LOF matlab

以下是LOF算法的MATLAB实现[^2]：

function lof = LOF(data, k)
    [n, ~] = size(data);
    dist = pdist2(data, data); % 计算数据点之间的距离
    
    lof = zeros(n, 1);
    for i = 1:n
        k_dist = sort(dist(i, :)); % 对距离进行排序
        k_dist = k_dist(2:k+1); % 取第2到第k+1个最近邻的距离
        
        lrd = 0;
        for j = 1:k
            lrd = lrd + 1 / max(k_dist(j), dist(i, j+1));
        end
        lrd = k / lrd;
        
        lrd_ratio = 0;
        for j = 1:k
            lrd_ratio = lrd_ratio + lrd / max(lrd, lof(j));
        end
        lof(i) = lrd_ratio / k;
    end
end

这段代码实现了LOF（局部离群因子）算法，用于检测数据中的异常点。它通过计算每个数据点的异常因子来判断该数据点是否为噪声或干扰数据。算法的输入参数包括数据集和最近邻的个数k。算法的输出是每个数据点的LOF值，LOF值越大表示该数据点越可能是异常点。