matlab基于k近邻的离群点检测代码-kMOF:一种新的基于子结构的局部异常检测算法

matlabk基于近邻的离群点检测代码莫夫 一种新的基于子结构的局部异常检测算法 摘要：已经提出了许多局部异常值检测技术来识别有意义的局部异常值，宝贵的研究通常使用 k-最近邻来量化局部邻域（kNN 邻域）并设计异常值评分函数。 然而，kNN 邻域不能准确表达呈现非球面分布的数据集的局部特征。 此外，评分函数基于一个潜在的假设，即观察的所有参考邻居都是正常的，这通常会导致低检测性能。 此外，基于 kNN 的方法通常对 k 敏感。 为了解决这些问题，提出了局部邻域和离群点评分函数的新定义，分别命名为k个节点的最小旋转树（k-MST）和基于k-MST的离群点因子（kMOF）。 k-MST对数据没有特殊要求，对k不敏感，接近的数据点可以共享同一个k-MST。 与传统的评分函数不同，kMOF 对每个子结构而不是数据集的每个数据点进行评分。 基于这些新设计，所提出的算法对于检测异常值和异常值组非常有效，并且具有提高效率的潜力。 在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明，所提出的算法是有效且稳健的。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MATLAB 2013a 及更高版本支持此代码。