Advertisement

LOF局部异常因子示例（含MATLAB代码）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供LOF算法在识别数据集中的异常点的应用实例，并包含详细的MATLAB实现代码。适合数据分析与机器学习初学者参考使用。 本程序提供了一个简单的示例来实现LOF局部异常因子（使用MATLAB代码）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LOF局部异常因子示例（含MATLAB代码）
    优质
    本资源提供LOF算法在识别数据集中的异常点的应用实例，并包含详细的MATLAB实现代码。适合数据分析与机器学习初学者参考使用。 本程序提供了一个简单的示例来实现LOF局部异常因子（使用MATLAB代码）。
     
  • LOF算法-局部异常因子.rar
    优质
    本资源提供LOF（局部异常因子）算法的相关内容，旨在帮助用户理解和应用该算法检测数据集中的异常点。包含理论介绍及实践案例。 局部异常因子算法的MATLAB代码包括第k距离算法、第k距离邻域算法、可达距离算法、局部可达密度算法及局部异常因子算法。此外还附有测试文件，用于函数测试。
     
  • 局部离群点因子算法-Local Outlier Factor(LOF)--MATLAB
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的局部离群点因子（LOF）算法代码，适用于异常检测和数据挖掘领域。 局部离群因子用于衡量点p的邻域点Nk(p)相对于点p自身的密度差异情况。如果比值接近1，则表示点p及其邻域内的其他点具有相似的密度，这表明它们可能属于同一簇；若该比率小于1，则说明点p的密度高于其周围区域，意味着它可能是密集区域的一部分；反之，当此比率大于1时，表明点p相对于其邻域而言是稀疏分布的，因此更有可能是一个异常值。
     
  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
    优质
    本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
     
  • SpringBoot全局异常处理代码示例
    优质
    本示例详细介绍了如何在Spring Boot应用中实现全局异常处理机制，包括自定义异常处理器和异常类的创建方法。通过该案例的学习，开发者可以有效提高应用程序的健壮性和用户体验。 本段落主要介绍了Spring Boot全局异常处理的代码实例，并通过详细的示例代码进行了讲解。内容对学习或工作中遇到的相关问题具有参考价值，需要的朋友可以参考一下。
     
  • LOF算法（局部离群因子）的Matlab程序，适用于离群点检测和异常值剔除等场景1.zip
    优质
    本资源提供了一个基于LOF算法的MATLAB实现程序，用于有效检测数据集中的离群点及执行异常值剔除操作。 Local Outlier Factor（LOF算法）在Matlab程序中的应用广泛，常用于离群点检测和异常值剔除等领域。
     
  • SpringBoot全局异常处理器定义示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何在Spring Boot应用中实现全局异常处理机制，通过自定义异常处理器来统一管理项目中的各种异常情况。 在SpringBoot中定义全局异常处理器的示例代码如下： 首先，在项目中创建一个实现了`HandlerExceptionResolver`接口或继承了`AbstractErrorController`类的自定义异常处理类，例如命名为GlobalExceptionHandler。 ```java import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice; import org.springframework.http.HttpStatus; import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus; @ControllerAdvice public class GlobalExceptionHandler { @ResponseBody @ResponseStatus(HttpStatus.BAD_REQUEST) @ExceptionHandler(value = {IllegalArgumentException.class}) public String handleIllegalArgumentException(IllegalArgumentException ex) { return 非法参数错误： + ex.getMessage(); } // 其他异常处理方法... } ``` 在上述代码中，`@ControllerAdvice`注解用于定义全局的异常处理器。通过使用`@ExceptionHandler`来指定特定类型的异常，并提供相应的响应。 此外，还可以根据项目需求添加更多的异常类型和对应的错误信息返回逻辑。 ```java // 其他具体的异常处理方法... ``` 这样的配置可以让SpringBoot应用在遇到未捕获的异常时能够优雅地给出统一的错误响应。
     
  • 异步等待异常处理示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何在编程中优雅地处理异步操作中的异常情况，确保程序稳定运行。通过具体案例讲解了捕捉和应对异步等待时可能出现的各种错误场景的方法与技巧。 在编程领域，异步编程是提高应用程序性能的关键技术之一，特别是在处理IO密集型操作时。在.NET框架中，`asyncawait`关键字为开发者提供了优雅的异步编程方式。本段落将深入探讨`asyncawait`模式下异常处理的四个典型场景，并通过具体的示例代码进行解析。 首先，我们要理解`asyncawait`的基本原理。`async`关键字用于标记一个方法为异步方法，它返回一个`Task`或`Task`对象，表示异步操作的状态。而`await`关键字则用于挂起异步方法的执行，直到等待的任务完成。当使用`await`后的任务抛出异常时，这个异常会在调用链中的第一个未捕获异常点被引发。 1. **async await 异常处理**： 在正常情况下，当`await`的`Task`完成并抛出异常时，该异常会被自动传播到异步方法的调用者。例如： ```csharp public async Task MethodWithException() { try { await Task.Delay(1000); throw new Exception(An error occurred.); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($Caught exception in method: {ex.Message}); } } static void Main(string[] args) { MethodWithException().Wait(); } ``` 上述代码中，`MethodWithException`中的异常会被`Main`方法的`Wait()`调用捕获。 2. **Task.Wait() 异常处理**： 当我们使用`Task.Wait()`或`Task.Result`等待异步任务时，这些方法会阻塞直到任务完成。如果在此期间任务抛出异常，则会重新引发这个异常。例如： ```csharp public async Task MethodWithException() { // 抛出异常的代码... } static void Main(string[] args) { Task task = MethodWithException(); try { task.Wait(); } catch (AggregateException ae) { Console.WriteLine($Caught exception in Wait: {ae.InnerException.Message}); } } ``` 3. **async 不 await**： 如果一个异步方法没有被`await`，那么它的异常不会立即传播。相反，它会被包装到一个`AggregateException`中，并存储在异步操作的`Task`对象中，直到任务被查询或等待时抛出。这可能会导致错误不易被发现： ```csharp public async Task MethodWithoutAwait() { throw new Exception(An error occurred without await.); } static void Main(string[] args) { Task task = MethodWithoutAwait(); // 异常不会在这里抛出 Console.WriteLine(Task created.); // 这里才会抛出异常 task.GetAwaiter().GetResult(); } ``` 4. **async void 异常处理**： `async void`通常用于事件处理程序，它们无法返回一个任务，因此异常处理变得复杂。如果`async void`方法抛出异常，则该异常将直接传递给调用堆栈，除非有适当的事件处理机制来捕获它。这是一个不推荐的做法，因为这样会使异常难以控制： ```csharp public async void AsyncVoidMethod() { throw new Exception(Error in async void method.); } static void Main(string[] args) { AsyncVoidMethod(); // 异常将直接传播，可能导致程序崩溃 } ``` 理解和正确处理`asyncawait`中的异常至关重要。在编写异步代码时，应尽量避免使用`async void`方法，并确保能够捕获和处理可能出现的异常。此外，通过使用`try-catch`块来封装所有涉及的操作可以提供更清晰的错误处理逻辑，并有助于增强程序的整体健壮性。在调用异步方法时，建议使用`await`而不是阻塞式的等待（如使用`Wait()`或`Result`），除非确实需要阻塞主线程，因为这能更好地保持线程安全和异常处理机制的有效运行。
     
  • 一维环境下的LOF异常检测算法演示
    优质
    本段视频演示了一种在一维环境下进行局部 outlier factor (LOF) 异常检测的算法。通过分析数据点的局部密度差异来识别离群值，适用于时间序列等一维数据集。 关于LOF异常检测算法的一维示例代码，我找了很久但未能找到合适的资源，于是自己编写了一个版本。这个例子有助于理解LOF的概念。希望对大家有所帮助。
     
  • 基于RX算法的高光谱异常检测(Matlab实现,含全局与局部).zip
    优质
    本资源提供了一个使用Matlab编程实现的高光谱图像异常检测工具包，重点应用了RX算法，并分别从全局和局部视角进行分析。适合科研及学习用途。 基于RX算法的高光谱异常检测在MATLAB中的实现包括全局（global）和局部（local）两种方法。