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局部离群点因子算法-Local Outlier Factor(LOF)--MATLAB

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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）。
     
  • MATLAB中的LOF离群点检测实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中运用局部 outlier factor (LOF) 算法进行数据集中的异常值检测，并提供了具体实施步骤和代码示例。 摘要：根据训练数据计算测试集中每个样本的局部离群因子。 注意：假设数据已经适当归一化，并且将数据中的分类特征转换为连续值。请参见dataset文件夹下的相关函数以实现此目的。
     
  • 非局部均值去噪算法：Non-Local Means
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    非局部均值（NL-means）是一种先进的图像处理技术，用于减少数字图像中的噪声。该方法通过比较图像中像素块之间的相似性来恢复细节和纹理，同时保持边缘清晰度，相较于传统滤波器提供了更高质量的去噪效果。 在这个项目里，我采用了一种较为基础的方法，并借助积分图像实现了非局部均值滤波器的应用。这两种方法在相关文档中有详细介绍：一种是用于块匹配的非局部均值降噪算法，另一种则是利用该算法去除图片中的噪声。 执行时需要输入三方面的内容： - 需要去除噪音的目标图； - 一个大小为kxk的内核（通常较大）以及wxw的窗口； 对于图像中每一个待处理像素点而言，我们将其周围的区域设定为中心位置，并使用这个较大的窗口进行操作。在该范围内，滑动一个小块（例如3x3或5x5），通过加权求和的方式计算目标像素的新值。 如果采用积分图技术，则可以显著提高算法的执行效率。伦敦大学学院图像处理课程中Lourdes Agapito教授的相关幻灯片演示了这一加速过程的方法。根据维基百科上的相关公式，我们可以进一步优化这个步骤中的运算速度，从而提升整体影像改善的效果。
     
  • 基于Matlab的粒子群优化算法全局与局部实现文件
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    本资料提供基于MATLAB环境下的粒子群优化算法实现，详细展示了如何编程实现其全局和本地更新规则，适用于初学者学习及科研应用。 当前存在许多粒子群算法的规范性问题：国外的一些工具包过于复杂且难以入手；国内文档中的方法往往只包含简单的循环操作，无法充分利用MATLAB基于矩阵计算的优势。本程序采用向量形式编写主程序及目标函数，能够全面发挥MATLAB的功能。 此外，很多具体实现中忽略了对约束条件的处理。而此程序可以针对带有约束的问题给出结果，并允许用户查看如何处理这些限制条件。同时，该工具包还支持选择是否显示离线和在线性能等选项。它包含了全局算法及局部算法两种方法，在实际测试后发现局部算法通常表现更佳（这可能与不同的问题有关）。最后，本程序模块化层次分明、解释详尽，并且可以轻松地修改为各种改进型的粒子群算法。
     
  • LOF算法的MATLAB实现
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    本项目旨在通过MATLAB语言实现LOF（局部异常因子）算法的高效计算与可视化展示，适用于数据分析中的异常检测场景。 LOF离群因子算法是一种基于密度的常用方法，用于检测噪声和异常数据。该算法通过计算每个数据点的异常因子来判断其是否为噪声或干扰数据。
     
  • Stata中局部投影法的命令(Local Projection)
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    本文章介绍了如何在统计软件Stata中使用局部投影方法进行时间序列分析，并提供了相应的命令和操作指南。适合经济学研究者参考学习。 局部投影法stata命令（Local Projection）
     
  • Stochastic Local Search (经典书籍：局部搜索算法入门).pdf
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    《Stochastic Local Search》是一本介绍局部搜索算法的经典著作，详细讲解了随机化局部搜索技术及其在解决复杂优化问题中的应用。适合初学者和研究人员参考学习。 局部搜索是一种搜索算法，其定义为在候选解集合中进行的优化过程。本段落探讨了若干基于局部搜索策略的组合优化问题求解算法的研究进展。