matlab根据 KNN 算法检测离群点代码

已经在上一条回答中提供了 MATLAB 代码，下面是代码的详细解释：

clc; close all; clear all; 

% 读取原始数据
data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据
data = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据

% 提取特征
X = data(:, 1);

% 归一化处理
X_norm = (X - mean(X)) ./ std(X);

% 计算距离矩阵
D = pdist2(X_norm, X_norm);

% 设定K值
K = 8;

% 计算K个邻居的距离
[~, idx] = sort(D);
K_nearest = idx(2:K+1, :);
K_distance = D(sub2ind(size(D), repmat(1:size(D,1), K, 1), K_nearest));

% 计算平均距离
mean_distance = mean(K_distance);

% 计算离群分数
outlier_score = sum(K_distance > mean_distance, 1)';

% 设定阈值
threshold = 5;

% 确定离群点
outliers = find(outlier_score > threshold);

% 显示离群点的行号
disp('离群点的行号:');
disp(outliers);

% 可视化原始数据和离群点
figure;
scatter(data0, X(:,1), 'filled');
hold on;
scatter(data0(outliers), X(outliers,1), 'r', 'filled');
xlabel('X');
title('Outlier Detection by KNN');
legend('原始数据', '离群点');

希望这个解释能够帮助你更好地理解代码。如果你有任何问题，请随时问我。