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LOF算法-局部异常因子.rar

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简介：
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。

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  • LOF算法-局部异常因子.rar
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    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。
     
  • LOF局部异常因子示例（含MATLAB代码）
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    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）。
     
  • 局部离群点因子算法-Local Outlier Factor(LOF)--MATLAB
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    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
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    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。
     
  • LOF算法中的异常值剔除方法
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    本文探讨了在LOF（局部离群点因子）算法中有效识别和处理异常值的方法，旨在提高数据聚类分析的准确性。 LOF算法适用于数据量不大且需要简单处理的情况，并具有可视化功能。该算法能够将异常值从数据集中剔除并在图上直观地显示出来，方便实用。
     
  • 一维环境下的LOF异常检测算法演示
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    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。
     
  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
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    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
     
  • 基于RX算法的高光谱异常检测(Matlab实现,含全局与局部).zip
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    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。
     
  • 基于RX算法的高光谱异常检测的MATLAB实现（全局与局部）.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB编程实现基于RX算法进行高光谱图像异常检测的代码包。该程序不仅实现了全局范围内的异常检测，还包含了针对局部区域优化的版本，适用于科研和教学用途。 这段文字可以重写为：提供经过严格测试的Matlab算法代码，适用于毕业设计、课程设计作业，可以直接运行使用。
     
  • LOF算法的实现
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    LOF算法的实现主要探讨了一种识别数据集中异常点的方法。该文详细描述了局部 outlier 因子（LOF）算法的基本原理、计算过程，并提供了具体的编程实践案例，帮助读者理解和应用这一重要的数据分析技术。 LOF是一种基于密度的离群点检测算法，该代码能够直观显示每个数据点的离群因子大小，有助于理解该算法。