找一个数据集并写一个基于k近邻算法的离群点检测算法python代码

好的，您可以使用 scikit-learn 库中的 load_breast_cancer 数据集，这是一个关于乳腺癌的二分类数据集。下面是基于 k 近邻算法的离群点检测算法的 python 代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 创建 k 近邻算法模型
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)

# 训练模型并预测离群点
y_pred = clf.fit_predict(X)

# 将预测结果转换为布尔值，1 表示离群点，-1 表示正常点
is_outlier = np.array(y_pred == 1, dtype=bool)

# 打印离群点数量
print("离群点数量：", np.sum(is_outlier))

# 打印前 10 个离群点的特征
print("前 10 个离群点的特征：\n", pd.DataFrame(X[is_outlier, :]).head(10))

这段代码中，我们使用了 LocalOutlierFactor 类来构建 k 近邻算法模型，并通过 fit_predict 方法来训练模型并预测离群点。参数 `n_neighbors` 表示 k 值，`contamination` 表示异常值占整个数据集的比例。