LOF代码检测一维异常数据

下面是一份使用LOF算法进行一维异常数据检测Python代码示例：

import numpy as
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# 生成一维正态分布的数据
np.random.seed(42)
X = 0.3 * np.random.randn(100, 1)

# 引入一些异常点
X[:20] += 4 * np.random.randn(20, 1)
X[80:] += 4 * np.random.randn(20, 1)

# 使用LOF算法进行异常检测
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)
y_pred = clf.fit_predict(X)

# 打印检测结果
print(y_pred)

这里使用了`sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor`类来实现LOF算法。`n_neighbors`参数指定了算法中的k值，即每个样本点的邻居个数；`contamination`参数指定了异常点的比例，这里设为0.1表示异常点占样本总数的10%。`fit_predict`方法返回一个数组，其中正常点的标签为1，异常点的标签为-1。