三维点云的LOF算法，可以计算各点的LOF值，进而识别离群点。带入用户自己的TXT形式的点云文件即可。

LOF离群因子算法，是基于密度的用于噪声和异常数据检测的常用算法，它通过为每个数据计算异常因子，来判断该数据是否为噪声或干扰数据。

LOF异常检测代码matlab 异常检测学习资源 （也称为异常检测）是一个令人兴奋但具有挑战性的领域，旨在识别偏离一般数据分布的外围对象。 异常值检测已被证明在许多领域都很重要，例如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。 该存储库收集： 书籍和学术论文 在线课程和视频 离群数据集 开源和商业图书馆/工具包 重要会议和期刊 更多项目将被添加到存储库中。 请随时通过打开问题报告、提交拉取请求或给我发送电子邮件@() 来建议其他关键资源。 享受阅读！ 顺便说一句，您可能会发现我的有用。 目录 1. 书籍和教程 1.1. 图书 作者：Charu Aggarwal：涵盖大多数异常值分析技术的经典教科书。 异常值检测领域的必读书籍。 作者：Charu Aggarwal 和 Saket Sathe：在异常值分析中进行集成学习的优秀介绍书。 作者：Jiawei Han、Micheline Kamber 和 Jian Pei：第 12 章讨论了许多关键点的异常值检测。 1.2. 教程 教程标题 场地 年 参考 材料 用于异常检测的数据挖掘 公钥簿 2008年 异常值检测技术 ACM SIGKD

LOF检测异常点的程序，是从黑鸦网上下的，喜欢转走，不喜欢别瞎咧咧

局部异常因子算法MATLAB代码，内含第k距离算法、第k距离邻域算法、可达距离算法、局部可达密度算法及局部异常因子算法。附测试文件用于函数测试。

20210815-国信证券-公募基金周报：“FOF~LOF”创新产品上报，基金公司声誉风险管理指引出台.pdf

用C++实现机器学习的LOF算法进行离群点检测。类中lof.LOFclassification(feadata,5,0.90,labels);第一个参数为特征矩阵，第二个参数是lof中点的个数，第三个参数为正常点的比例，第四个参数为输出的分类结果。

这篇论文是Breunig于2000年发表在Proc. ACM SIGMOD 2000 Int. Conf. On Management of Data的关于LOF算法的经典论文，需要了解该算法的同学可以详细读一读。

本程序是实现LOF局部异常因子的一个简单样例（MATLAB代码）

小巧而强悍的证券辅助工具. 包括分级基金轮换套利, LOF折价套利, 跟踪相同指数的分级A+B买入并赎回折价套利和转换套利, 沪市分级基金的T+0折价套利, 以及其他功能; 本工具通过配置可关联证券账户, 华泰, 银河等; 也可以不关联, 直接根据软件给出的套利提示和计算的年化进行套利操作; 本工具仅供学习研究, 根据工具提示进行操作不保证100%盈利, 买者自负.