LOF离群点算法，可用，有备注。

可直接输出离群点编号信息，使用一维数据~

数据挖掘中离群点检测最权威数据集，收集自国外大学网站，最权威，最完整，无论是做聚类、离群点检测、分类，皆可使用。共包括大约30个数据集。

看CSDN这里没有人分享，就从Github上搬过来了，侵删 Summary: Calculates local outlier factor for each sample in test dataset according to training data Notes: It is assumed that data is normalized appropriately and categorical features in data are converted to continuous values. Please see functions under dataset folder for this purpose.

基于密度剔除噪声点和异常数据 局部离群因子 表示点p的邻域点Nk(p)Nk(p)的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数。 如果这个比值越接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇；如果这个比值越小于1，说明p的密度高于其邻域点密度，p为密集点；如果这个比值越大于1，说明p的密度小于其邻域点密度，p越可能是异常点。

基于信息熵的邻域相关离群点检测方法

基于残差分析的离群点检测算法，适用具有线性回归关系的二维数据，可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。

k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码

用matlab编程实现对数据离群点的检测，有数据源