LOF模型matlab代码

以下是一个简单的局部异常因子（LOF）模型的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 设置 LOF 参数
k = 5; % 邻居数量
minPts = 10; % 最小邻居数量

% 计算距离
distances = pdist2(X, X);

% 计算 k 近邻距离
kDistances = zeros(size(X, 1), k);
for i = 1:size(X, 1)
    [~, sortedIndices] = sort(distances(i, :));
    kDistances(i, :) = sortedIndices(2:k+1);
end

% 计算可达距离
reachDistances = zeros(size(X, 1), size(X, 1));
for i = 1:size(X, 1)
    for j = 1:size(X, 1)
        reachDistances(i, j) = max([distances(i, j), distances(j, kDistances(j, k))]);
    end
end

% 计算局部可达密度
localReachabilityDensity = zeros(size(X, 1), 1);
for i = 1:size(X, 1)
    localReachabilityDensity(i) = 1 / (sum(reachDistances(i, :) <= distances(i, kDistances(i, k))) / k);
end

% 计算局部异常因子
LOF = zeros(size(X, 1), 1);
for i = 1:size(X, 1)
    LOF(i) = sum(localReachabilityDensity(kDistances(i, :)) / localReachabilityDensity(i)) / k;
end

% 可视化结果
scatter(X(:, 1), X(:, 2), 20, LOF, 'filled');colorbar;

请注意，上述代码中的 `data.mat` 是一个包含数据矩阵 `X` 的 MATLAB 数据文件。你可以根据你的数据格式和需求进行适当的修改。此外，该代码使用欧氏距离来计算样本之间的距离，你也可以根据需要选择其他距离度量方法。