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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • MATLAB中的K近邻离群点检测代码-KMOF：一种新型基于子结构的局部异常检测方法
    优质
    本文介绍了一种名为KMOF的新算法，它是一种基于子结构的局部异常检测方法，并提供了在MATLAB中实现该算法以进行K近邻离群点检测的代码。 摘要：已经提出了许多局部异常值检测技术来识别有意义的局部异常值，这些研究通常使用k-最近邻（kNN）方法量化局部邻域并设计异常值评分函数。然而，传统的kNN邻域不能准确表达呈现非球面分布的数据集中的局部特征。此外，常规的评分函数基于一个假设：观察到的所有参考邻居都是正常的，这往往导致低检测性能。另外，基于kNN的方法通常对参数k很敏感。 为了克服这些问题，本段落提出了一种新的局部异常值检测算法，该算法重新定义了局部邻域和离群点评分函数，并分别命名为k个节点的最小旋转树（k-MST）和基于k-MST的离群点因子（kMOF）。这种方法对数据没有特殊要求且不依赖于参数k。与传统评分函数不同的是，新方法不是针对每个单独的数据点进行异常值评估，而是根据子结构来进行评价。 实验结果表明，在合成及真实数据集上应用该算法能够有效、稳健地检测出异常值和异常值组，并显示出提高效率的潜力。
     
  • MATLAB中的离群点检测
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB进行数据中的离群点检测。通过实例讲解了常用的方法和算法，并提供了实用代码示例。适合数据分析人员和技术爱好者学习参考。 使用MATLAB编程实现对数据离群点的检测，并且已经有了数据源。
     
  • MATLAB中的异常值剔除及算法
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下如何有效地识别和处理数据集中的异常值，并介绍了几种常用的异常值检测算法及其应用。 两个用于异常值剔除的MATLAB程序，可以运行。
     
  • 离群值检测：使用Grubbs或四分位距方法生成异常值与非异常值向量-MATLAB开发
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于Grubbs检验和四分位距(IQR)法的离群值检测，旨在区分数据集中的异常值与正常值，为数据分析提供有效工具。 给定数据点的列向量 X，此函数会创建两个向量：一个包含非异常值 Y，另一个包含异常值 out。用户可以选择两种不同的方法之一来识别异常值，即 Grubbs 的检验统计量或四分位间距法。此外，用户还可以选择在去除异常值时采用的不同严格程度的标准。在这两种方法中，严格的程度与参数 alpha 成负相关（即 alpha 越高，被认定为异常值的数量越少）。