matlab离群点识别代码

以下是一个简单的 MATLAB 离群点识别代码示例，使用了基于中位数绝对偏差（MAD）的方法：

% 生成一个带有离群点的数据
x = [randn(100,1); 10; -10];

% 计算中位数和MAD
med = median(x);
mad = median(abs(x - med));

% 定义阈值为3
threshold = 3;

% 计算离群点
outliers = (abs(x - med) > threshold * mad);

% 显示结果
scatter(1:length(x), x)
hold on
scatter(find(outliers), x(outliers), 'r')
hold off

该代码将生成一个包含离群点的数据集，并使用基于中位数绝对偏差的方法识别离群点，并将其用红色标记出来。你可以根据需要修改阈值和其他参数，以改进离群点识别的效果。

相关问题

matlab 不设置阈值找离群点代码

在Matlab中，可以使用无监督的聚类算法来找到离群点，而不需要设置阈值。其中，基于密度的聚类算法DBSCAN常被用来寻找离群点，因为它可以自动的确定聚类的数量和密度，并且可以识别噪声点（即离群点）。以下是使用Matlab自带的`fitdbscan`函数进行离群点检测的示例代码：

data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
epsilon = 1; % DBSCAN算法中的距离半径
MinPts = 2; % DBSCAN算法中的最小样本数
[~,dist] = knnsearch(data,data,'K',MinPts); % 计算每个样本的最近邻距离
sortdist = sort(dist(:,end),'descend'); % 将最近邻距离排序
idx = find(sortdist<=(epsilon+1e-10),1,'last'); % 找到离群点的索引
if isempty(idx)
    outliers = [];
else
    threshold = sortdist(idx); % 离群点的距离阈值
    [IDX,~] = fitdbscan(data,epsilon,MinPts); % 进行DBSCAN聚类
    outliers = data(IDX==0 & dist(:,end)>threshold); % 找到离群点
end

上述代码中，首先计算每个样本的最近邻距离，并将最近邻距离从大到小排序。然后，找到最近邻距离小于等于距离半径的最后一个样本作为离群点的参考距离阈值。最后，使用`fitdbscan`函数进行DBSCAN聚类，并根据聚类结果和距离阈值找到离群点。需要注意的是，由于DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，聚类结果可能会受到数据密度的影响，因此在使用时需要根据实际问题进行调整。

lof局部异常因子算法matlab代码

### 回答1：
LOF（局部异常因子）是一种用于异常检测的算法，它可以用来识别数据集中的离群点。该算法的主要思想是通过比较每个数据点与其邻居数据点之间的密度来判断其异常程度。

以下是一个示例的LOF局部异常因子算法的MATLAB代码：

function lof = LOF(data, k)

    n = size(data, 1); % 数据点的数量
    
    % 计算每个点的k距离
    k_dist = zeros(n, 1);
    for i = 1:n
        distance = sqrt(sum((data - repmat(data(i, :), n, 1)).^2, 2));
        k_dist(i) = sort(distance, 'ascend')(k + 1); % 对距离从小到大排序，取第k+1个值
    end
    
    % 计算每个点的局部可达密度（LRD）
    lrd = zeros(n, 1);
    for i = 1:n
        neighbors = find(sqrt(sum((data - repmat(data(i, :), n, 1)).^2, 2)) <= k_dist(i));
        sum_density = sum(k_dist(neighbors));
        lrd(i) = length(neighbors) / sum_density;
    end
    
    % 计算每个点的LOF值
    lof = zeros(n, 1);
    for i = 1:n
        neighbors = find(sqrt(sum((data - repmat(data(i, :), n, 1)).^2, 2)) <= k_dist(i));
        lrd_ratio = sum(lrd(neighbors)) / lrd(i);
        lof(i) = lrd_ratio / length(neighbors);
    end
    
end

在这个代码中，输入参数`data`是一个n×d的矩阵，其中n是数据点的数量，d是每个数据点的维度。`k`是每个数据点的邻居数量。

算法首先计算每个点的k距离，即与该点距离第k近的点的距离。然后，通过计算每个点的邻居数据点的密度之和得到局部可达密度（LRD）。最后，通过将局部可达密度的比率与邻居数量计算得到LOF值。

该代码返回一个n×1的向量`lof`，其中每个元素是相应数据点的LOF值。LOF值越大，表示该数据点越异常。

### 回答2：
LOF（局部异常因子）是一种用于检测数据集中离群点的算法。它通过比较每个数据点的局部密度与其邻居数据点的局部密度来计算异常因子。该算法的MATLAB代码如下：

function LOF = local_outlier_factor(data, k)
    [m,n] = size(data);  % 获取数据集的大小
    LOF = zeros(m, 1);  % 初始化异常因子向量

    for i=1:m
        % 找到数据点i的k个最近邻居
        neighbors = knnsearch(data, data(i,:), 'K', k+1); % 最近邻的索引（包括自身）
        neighbors = neighbors(2:end);  % 去除自身
        
        % 计算每个邻居的局部可达密度
        lrd_i = 0;  % 数据点i的局部可达密度
        for j=1:length(neighbors)
            lrd_n = local_reachability_density(data, neighbors(j), k);  % 邻居的局部可达密度
            lrd_i = lrd_i + lrd_n;
        end
        lrd_i = lrd_i / k;  % 取平均值
        
        % 计算数据点i的局部异常因子
        lof_i = 0;  % 数据点i的局部异常因子
        for j=1:length(neighbors)
            lrd_n = local_reachability_density(data, neighbors(j), k);  % 邻居的局部可达密度
            lof_n = lrd_n / lrd_i;  % 邻居的局部异常因子
            lof_i = lof_i + lof_n;
        end
        lof_i = lof_i / k;  % 取平均值

        LOF(i) = lof_i;  % 存储数据点i的局部异常因子
    end
end

function lrd = local_reachability_density(data, idx, k)
    [m,n] = size(data);  % 获取数据集的大小
    idx_neighbors = knnsearch(data, data(idx,:), 'K', k+1); % 数据点idx的最近邻索引（包括自身）
    idx_neighbors = idx_neighbors(2:end);  % 去除自身
    
    % 计算数据点idx的k个最近邻居的可达距离
    reach_dist = zeros(1, k);
    for i=1:k
        dist = norm(data(idx,:) - data(idx_neighbors(i),:));
        reach_dist(i) = max([dist, k_distance(data, idx_neighbors(i), k)]);
    end
    
    % 计算数据点idx的局部可达密度
    lrd = k / sum(reach_dist);
end

function k_dist = k_distance(data, idx, k)
    [m,n] = size(data);  % 获取数据集的大小
    dist = zeros(m, 1);  % 存储数据点idx与其他数据点的距离
    
    for i=1:m
        dist(i) = norm(data(idx,:) - data(i,:));  % 计算距离
    end
    
    % 找到数据点idx的第k个最近距离
    k_dist = min(nth_element(dist, k+1));
end

该代码首先定义了一个`local_outlier_factor`函数，该函数接受一个数据集以及`k`，计算每个数据点的局部异常因子，并将结果存储在`LOF`向量中。其次，定义了一个`local_reachability_density`函数和一个`k_distance`函数，分别用于计算局部可达密度和第`k`个最近距离。

使用该代码，可以传入一个数据集和`k`的值来计算每个数据点的局部异常因子。结果中的值越大，表示对应数据点越是异常。

### 回答3：
LOF（局部异常因子）算法是一种用于异常检测的机器学习算法。该算法通过计算每个样本点周围样本点的密度来确定其异常程度。

以下是LOF算法的简化版MATLAB代码示例：

function LOF_scores = LOF(data, k)
    % data为输入数据，每行代表一个样本
    % k为k邻近的数目
    
    [n, m] = size(data); % n为样本数量，m为特征数目
    LOF_scores = zeros(n, 1); % 初始化LOF得分数组
    
    for i = 1:n
        distances = sqrt(sum((repmat(data(i,:), n, 1) - data).^2, 2)); % 计算样本点与其他点的欧氏距离
        [sorted_dist, idx] = sort(distances); % 按距离排序
        
        k_distances = sorted_dist(2:k+1); % 获取k个最近邻距离
        k_nearest_points = data(idx(2:k+1), :); % 获取k个最近邻的样本点
        
        average_local_reachability = 0; % 平均局部可达密度
        
        for j = 1:k
            distances_j = sqrt(sum((repmat(k_nearest_points(j,:), k, 1) - k_nearest_points).^2, 2)); % 计算k近邻点之间的欧氏距离
            reachability_distances = max([distances_j, k_distances], [], 2); % 计算k近邻点的可达距离
            
            local_reachability_density = 1 / (sum(reachability_distances) / k); % 计算局部可达密度
            average_local_reachability = average_local_reachability + local_reachability_density; % 累加局部可达密度
        end
        
        average_local_reachability = average_local_reachability / k; % 计算平均局部可达密度
        LOF_scores(i) = average_local_reachability / (sum(k_distances) / k); % 计算LOF得分
    end
    
    LOF_scores = LOF_scores / max(LOF_scores); % 标准化LOF得分
end

以上代码中，首先通过计算样本点之间的欧氏距离，找出每个样本点的k个最近邻距离和对应的样本点。然后，计算每个样本点的k近邻点之间的欧氏距离，并计算k近邻点的可达距离。通过累加所有k近邻点的可达距离，计算局部可达密度。最后，将每个样本点的局部可达密度除以其k个最近邻距离的平均值，得到LOF得分，即该样本点的异常程度。

需要注意的是，以上代码是一种简化版的LOF算法实现，可能存在一些优化和改进的空间。在实际应用中，可以根据具体的数据和需求进行相应的调整和改进。