基于密度的局部离群点检测

最新推荐文章于 2023-01-11 20:48:03 发布

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#python #matlab #大数据

本文介绍了LOF算法，一种用于检测局部离群点的方法。算法通过计算样本集的欧几里得距离，确定第K距离和第K领域，进而求取可达密度和局部离群点因子，最终对这些因子排序，识别出离群点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法：基于密度的局部离群点检测（lof算法）

输入：样本集合D，正整数K（用于计算第K距离）

输出：各样本点的局部离群点因子

过程：

计算每个对象与其他对象的欧几里得距离
对欧几里得距离进行排序，计算第k距离以及第K领域
计算每个对象的可达密度
计算每个对象的局部离群点因子
对每个点的局部离群点因子进行排序，输出。

Node.java:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Node {
	private String nodeName; 								// 样本点名
	private double[] dimensioin; 							// 样本点的维度
	private double kDistance; 								// k-距离
	private List<Node> kNeighbor = new ArrayList<Node>();	// k-邻域
	private double distance; 								// 到给定点的欧几里得距离
	private double reachDensity;							// 可达密度
	private double reachDis;								// 可达距离

	private double lof;										// 局部离群因子

	public Node() {

	}

	public Node(String nodeName, double[] dimensioin) {
		this.nodeName = nodeName;
		this.dimensioin = dimensioin;
	}

	public String getNodeName() {
		return nodeName;
	}

	public void setNodeName(String nodeName) {
		this.nodeName = nodeName;
	}

	public double[] getDimensioin() {
		return dimensioin;
	}

	public void setDimensioin(double[] dimensioin) {
		this.dimensioin = dimensioi