demo.zip_DEMO_outlier_outlierdetection_基于距离的离群点检测_数据挖掘_实验五离群点挖掘数据：二维数据集资源-CSDN文库

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48 浏览量 2022-09-15 00:52:43 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

离群点检测是数据分析中的一个重要领域，特别是在大数据和数据挖掘中。它旨在识别那些与正常模式显著不同的数据点，这些点可能表示异常行为、错误数据或者潜在的重要信息。本资源"demo.zip_DEMO_outlier_outlier detection_基于距离的离群点检测_数据挖掘"提供了一个关于基于距离的离群点检测的示例，适用于二维数据集。在数据挖掘中，离群点检测方法可以分为多种类型，包括基于统计的方法、基于密度的方法、基于聚类的方法以及基于距离的方法。这里重点讨论的是基于距离的离群点检测。这种方法主要依赖于数据点与其最近邻居之间的欧几里得距离，认为远离其他点的数据点更可能是离群点。 "基于距离的离群点检测代码.txt"文件很可能包含了实现这一算法的代码，通常会使用如单个异常值检测（LOF, Local Outlier Factor）或DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）这样的算法。LOF通过比较一个点与它的邻居的局部密度来定义离群点，而DBSCAN则是基于数据点的邻域密度进行聚类，那些不能被包含在任何高密度区域的点被认为是离群点。在二维数据集中应用这些算法时，数据通常会被表示为坐标点，X轴和Y轴代表两个特征。计算每个点到其最近邻居的距离，并分析这些距离的分布，可以识别出那些显著偏离平均距离的点。离群点检测的目标是找到那些在空间分布上孤立的点，它们与其他点的距离远大于常态。为了实现这个过程，首先需要预处理数据，例如去除缺失值、异常值以及标准化数据。接着，可以选择合适的算法，设置相应的参数（如LOF中的k近邻数，DBSCAN中的ε邻域半径和最小点数）。然后，运行算法并生成离群点分数或标签，根据设定的阈值将分数高于特定值的点标记为离群点。离群点检测的应用广泛，例如在信用卡欺诈检测中，离群交易可能是欺诈行为的标志；在医疗领域，离群的生理指标可能指示患者有严重疾病；在工业监控中，设备的异常行为可能会通过离群点检测被及时发现。基于距离的离群点检测是一种有效的方法，它可以帮助我们从数据中找出那些不寻常的模式，进而揭示潜在的问题或机会。"demo.zip"提供的资源为学习和实践这一技术提供了实际的代码示例，对于理解和掌握离群点检测原理非常有价值。通过深入理解并应用这些方法，我们可以更好地理解和利用数据，提高数据驱动决策的质量。

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基于距离的离群点检测代码.txt 38KB

######主程序 for i=1 to n do count <- 0 for j=1 to n do if i ~= j and dist(oi,oj)<= r then count <- count + 1 if count >= pi*n then exit endif endif endfor print oi endfor; ######实现程序 clc clear fileID = fopen('D:\demo.txt'); DS = textscan(fileID,'%f %f'); fclose(fileID); D = cat(2,DS{1},DS{2}); Row = size(D,1); r = 3; f = 0.5; Outlier = []; for i=1:Row count = 0; for j=1:Row if i==j continue; end dist=sqrt((D(i,1)-D(j,1))^2+(D(i,2)-D(j,2))^2); if dist <= r count = count+1; end end if count<f*Row Outlier(size(Outlier,1)+1,:)=D(i,:); end end scatter(D(:,1),D(:,2),'filled'); hold on scatter(Outlier(:,1),Outlier(:,2),'filled','r'); ######二维数据 15.1 8.2 16.3 7.8 14.2 9.0 13.6 6.9 17.3 9.4 15.6 8.8 16.9 7.4 15.9 8 16.4 7.3 9.4 3.9 10.3 6.7 14.9 13.1 15.1 8.2 16.3 7.8 14.2 9.0 13.6 6.9 17.3 9.4 15.6 8.8 16.9 7.4 15.9 8 16.4 7.3 9.4 3.9 10.3 6.7 14.9 13.1 15.1 8.2 16.3 7.8 14.2 9.0 13.6 6.9 17.3 9.4 15.6 8.8 16.9 7.4 15.9 8 16.4 7.3 9.4 3.9 10.3 6.7 14.9 13.1 15.1 8.2 16.3 7.8 14.2 9.0 13.6 6.9 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