基于MATLAB的局部异常因子（LOF）算法实现

LOF（局部离群因子）算法是一种基于密度的噪声与异常数据检测方法。它通过对每个数据点计算其离群因子，以此来判定该数据点是否属于噪声或干扰数据。在数据集中，每个数据点的LOF值反映了其相对于周围邻居的密度偏离程度。如果一个数据点的密度明显低于其邻近区域的密度，那么它的LOF值会较高，从而被识别为潜在的异常点。这种算法能够有效识别那些与正常数据分布模式不一致的离群点，广泛应用于数据挖掘、故障诊断以及数据清洗等领域，帮助用户从复杂的数据集中筛选出有价值的正常数据，同时剔除干扰性的异常数据，以提升数据分析的准确性和可靠性。