matlab代码使用局部异常因子进行异常值检测

下面是一个简单的MATLAB代码示例，使用局部异常因子（LOF）算法进行异常值检测：

% 生成随机数据
rng(1);
n = 1000;
d = 10;
X = randn(n,d);

% 计算LOF分数
k = 10; % 邻居数
lof = localoutlierfactor(X, k);

% 可视化LOF分数
figure;
scatter(1:n, lof);
xlabel('样本编号');
ylabel('LOF分数');

% 标记异常值
threshold = 2; % 阈值
outliers = find(lof > threshold);
hold on;
scatter(outliers, lof(outliers), 'r', 'filled');
legend('LOF分数', '异常值');

% 去除异常值
X_clean = X(setdiff(1:n, outliers), :);

这段代码首先生成一个随机数据矩阵X，然后使用localoutlierfactor函数计算LOF分数。这里我们设置邻居数k为10，可以根据实际情况进行调整。接着，我们将LOF分数可视化，以便观察数据中的异常值。在这个例子中，我们设置阈值为2，将LOF分数大于2的样本标记为异常值，并可视化出来。最后，我们使用setdiff函数将异常值从X中去除，得到去除异常值后的数据矩阵X_clean。

需要注意的是，局部异常因子（LOF）算法并不适用于稀疏数据，如果数据是稀疏的，我们可以使用基于孤立森林（Isolation Forest）算法的方法进行异常值检测。