LOF算法实现

lof为基于密度的离群点检测算法，该上传代码，能够直观显示每个数据点的离群因子大小，帮助理解该算法。

%LOF算法
function lof = LOF（dist）

K=10;
m=size（dist1）;                 %m为对象数，dist为两两之间的距离
distance = zeros（mm）;
num = zeros（mm）;               %distance 和num用来记录排序后的顺序，和对象编号顺序
kdistance = zeros（m1）;         %计算每个对象的kdistance
count  = zeros（m1）;            %k邻域的对象数
reachdist = zeros（mm）;         %计算两两之间的reachable-distance
lrd = zeros（m1）;
lof = zeros（m1）;
%计算k-distance
for i=1:m 
    [distance（i:）num（i:）]=sort（dist（i:）‘ascend‘）;
    kdistance（i）=distance（iK+1）; 
    count（i） = -1;%自己的距离为0，要去掉自己
    for j = 1:m
        if dist（ij）<=kdistance（i）
            count（i） = count（i）+1;
        end
    end
end
    
for i = 1:m
    for j=1:i-1
        reachdist（ij） = max（dist（ij）kdistance（j））;
        reachdist（ji） = reachdist（ij）;
    end
end

for i = 1:m
    sum_reachdist=0;
    for j=1:count（i）
        sum_reachdist=sum_reachdist+reachdist（inum（j+1））;
    end
    %计算每个点的lrd
    lrd（i）=count（i）/sum_reachdist;
end
% 得到lof值
for i=1:m
    sumlrd=0;
    for j=1:count（i）
        sumlrd=sumlrd+lrd（num（j+1））/lrd（i）;
    end
    lof（i）=sumlrd/count（i）;
end

%画图
% subplot（211）
% plot（1:size（x1）x‘-b.‘‘linewidth‘2‘markersize‘14.5）;
% legend（‘原始数据‘）;
% title（‘LOF方法效果图‘）;
% set（legend‘location‘‘best‘）;
% subplot（212）
% plot（1:size（lof2）lof‘-r.‘‘linewidth‘2‘markersize‘14.5）;
% legend（‘LOF值‘）;
% set（legend‘location‘‘best‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        1519  2017-12-28 15:40  LOF.m
     文件         455  2017-12-28 15:40  testLOF.m