用MATLAB编写导入Excel数据并进行两列异常数据的LOF分析并可视化标注异常数据
时间: 2024-05-27 11:13:54 浏览: 18
以下是一个示例代码,用于导入Excel数据并进行两列数据的LOF分析,并将异常数据可视化标注:
% 导入Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 指定需要进行LOF分析的两列数据
X = [data(:,1) data(:,2)];
% 计算LOF得分
k = 5; % 指定k值
lof = localoutlierfactor(X,k);
% 标记异常数据
threshold = 2; % 指定异常值的阈值
outliers = find(lof>threshold);
X_outliers = X(outliers,:);
% 可视化
scatter(X(:,1),X(:,2),'.');
hold on;
scatter(X_outliers(:,1),X_outliers(:,2),'r','filled');
xlabel('Column 1');
ylabel('Column 2');
legend('Normal Data','Outliers');
title('LOF Analysis for Two Columns');
相关问题
MATLAB编写LOF分算法并导入Excel数据进行两列异常数据的分析可视化标注异常数据
以下是MATLAB代码实现LOF算法并导入Excel数据进行异常数据分析和可视化标注:
% 导入Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:, [1 2]); % 取前两列数据进行分析
% LOF算法
k = 5; % 邻居数
m = size(X, 1); % 样本数
LOF = zeros(m, 1); % 初始化LOF值
for i = 1:m
d = pdist2(X(i,:), X); % 计算距离矩阵
[~, idx] = sort(d); % 排序邻居
k_dist = idx(k+1); % k距离
k_nearest = idx(2:k+1); % k个最近邻居
reach_dist = max(d(k_nearest, i)); % 可达距离
lrd = length(k_nearest) / sum(max(pdist2(X(k_nearest,:), X(k_nearest,:)),[],2)); % 局部可达密度
LOF(i) = sum(lrd(k_nearest) / lrd(i)) / k; % LOF值
end
% 可视化标注异常数据
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 20, LOF, 'filled');
colorbar;
xlabel('Column 1');
ylabel('Column 2');
title('LOF Analysis');
hold on;
threshold = 1.5; % 自定义阈值
idx = find(LOF > threshold);
scatter(X(idx,1), X(idx,2), 50, 'r', 'filled');
legend('Data Points', 'Outliers');
hold off;
使用一维度数据,使用LOF进行异常点检测的代码
以下是使用LOF进行异常点检测的Python代码:
```python
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
import numpy as np
# 生成一维正态分布数据
data = np.random.normal(size=1000).reshape(-1, 1)
# 使用LOF进行异常点检测
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)
y_pred = clf.fit_predict(data)
# 打印异常点结果
print("异常点数量:", np.sum(y_pred == -1))
print("异常点索引:", np.where(y_pred == -1))
```
在上述代码中,首先我们生成了一组一维正态分布数据。然后,我们使用`LocalOutlierFactor`类进行LOF算法的异常点检测,其中`n_neighbors`表示邻居个数,`contamination`表示异常点比例。最后,我们打印了异常点数量和索引。
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