局部离群点检测算法

资 源 简 介

局部离群点检测算法

详 情 说 明

局部离群点检测（Local Outlier Factor, LOF）是一种基于密度的异常检测算法，能够有效识别数据集中相对于其邻域密度显著偏低的离群点。与全局方法不同，LOF通过比较局部密度来评估异常程度，适合处理密度不均匀的数据集。

算法核心思想分三步实现： 邻域计算：对每个数据点，确定其k近邻集合，通常使用欧氏距离度量相似性。 局部可达密度（LRD）：通过计算点到其邻域的平均可达距离倒数，反映该区域的密度。可达距离综合了核心距离和实际距离，避免密度计算失真。 LOF值计算：将目标点的LRD与其邻域点的平均LRD比值作为离群因子。值越大（如>1.5）表明该点相对于周围越稀疏，可能是离群点。

MATLAB实现关键点： 使用knnsearch函数快速查找k近邻，避免手动实现距离矩阵计算 通过向量化操作优化可达距离的批量计算 结果可视化时，可利用scatter3函数对三维数据标注离群点，或用箱线图展示LOF值分布

应用场景包括： 金融交易中的欺诈行为识别 工业传感器异常读数检测 医疗数据中的罕见病例筛查

该算法的优势在于能适应数据局部特性，但需注意k值选择对结果的影响——过小会导致噪声敏感，过大会忽略局部模式。通常建议通过交叉验证确定最佳k值。