MATLAB实现的空间离群点检测工具箱 - 集成空间统计与机器学习算法

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现了多种空间离群点检测方法，包括空间自相关分析、K近邻法和基于距离的算法。支持二维/三维数据可视化，提供交互式参数调节界面，可生成详细检测报告。

详 情 说 明

基于空间统计与机器学习的空间离群点检测算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目基于 MATLAB 平台开发，实现了一套集成多种空间统计与机器学习算法的空间离群点检测工具。支持对二维或三维空间数据中的异常模式进行识别与分析，适用于地理信息系统、环境监测、遥感数据分析等领域。

功能特性

• 多算法集成：实现了空间自相关分析（Moran's I 指数）、K近邻空间离群检测（KNN-SOD）以及改进的基于距离的检测方法（DBSCAN）。
• 可视化分析：支持二维散点图、三维空间分布及热力图绘制，直观展示数据分布与离群点检测结果。
• 交互式参数调节：提供图形界面，方便用户动态调整算法参数（如邻域半径、K 值、显著性水平等），实时观察检测效果。
• 结果报告生成：自动输出包含离群点索引、异常评分、统计指标及可视化图形的综合检测报告。

使用方法

1. 准备数据：将空间坐标数据（N×2 或 N×3 矩阵）与属性数据（N×M 矩阵）导入 MATLAB 工作区。
2. 运行主程序：执行主程序文件，进入交互式操作界面。
3. 设置参数：通过界面控件调整算法参数，如邻域大小、距离阈值、置信水平等。
4. 执行检测：启动检测流程，查看实时生成的可视化结果与统计分析。
5. 导出报告：保存检测结果，包括离群点列表、异常评分图表及文本报告。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018b 或更高版本
• 工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox、Mapping Toolbox（可选，用于地理数据可视化）

文件说明

主程序文件整合了数据加载、算法调用、用户交互界面控制及结果输出等核心流程。它负责协调空间自相关分析、K 近邻检测与距离算法等多种方法的执行，管理图形窗口的生成与更新，并实现检测报告的结构化输出。