Java实现|Java实现基于密度的局部离群点检测------lof算法 Java实现基于密度的局部离群点

算法概述算法：基于密度的局部离群点检测（lof算法）
输入：样本集合D，正整数K（用于计算第K距离）
输出：各样本点的局部离群点因子
过程：

计算每个对象与其他对象的欧几里得距离
对欧几里得距离进行排序，计算第k距离以及第K领域
计算每个对象的可达密度
计算每个对象的局部离群点因子
对每个点的局部离群点因子进行排序，输出。

算法Java源码本算法包括两个类文件，一个是：DataNode，另一个是：OutlierNodeDetect
DataNode的源码

package com.bigdata.ml.outlier; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * * @author zouzhongfan * */public class DataNode { private String nodeName; // 样本点名 private double[] dimensioin; // 样本点的维度 private double kDistance; // k-距离 private List kNeighbor = new ArrayList(); // k-领域 private double distance; // 到给定点的欧几里得距离 private double reachDensity; // 可达密度 private double reachDis; // 可达距离 private double lof; // 局部离群因子 public DataNode() { } public DataNode(String nodeName, double[] dimensioin) {this.nodeName = nodeName; this.dimensioin = dimensioin; } public String getNodeName() {return nodeName; } public void setNodeName(String nodeName) {this.nodeName = nodeName; } public double[] getDimensioin() {return dimensioin; } public void setDimensioin(double[] dimensioin) {this.dimensioin = dimensioin; } public double getkDistance() {return kDistance; } public void setkDistance(double kDistance) {this.kDistance = kDistance; } public List getkNeighbor() {return kNeighbor; } public void setkNeighbor(List kNeighbor) {this.kNeighbor = kNeighbor; } public double getDistance() {return distance; } public void setDistance(double distance) {this.distance = distance; } public double getReachDensity() {return reachDensity; } public void setReachDensity(double reachDensity) {this.reachDensity = reachDensity; } public double getReachDis() {return reachDis; } public void setReachDis(double reachDis) {this.reachDis = reachDis; } public double getLof() {return lof; } public void setLof(double lof) {this.lof = lof; } }

OutlierNodeDetect.java的源码如下：

package com.bigdata.ml.outlier; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; /** * 离群点分析 * * @author zouzhongfan * 算法：基于密度的局部离群点检测（lof算法） * 输入：样本集合D，正整数K（用于计算第K距离） * 输出：各样本点的局部离群点因子 * 过程： *1）计算每个对象与其他对象的欧几里得距离 *2）对欧几里得距离进行排序，计算第k距离以及第K领域 *3）计算每个对象的可达密度 *4）计算每个对象的局部离群点因子 *5）对每个点的局部离群点因子进行排序，输出。 **/public class OutlierNodeDetect { private static int INT_K = 5; //正整数K // 1.找到给定点与其他点的欧几里得距离 // 2.对欧几里得距离进行排序，找到前5位的点，并同时记下k距离 // 3.计算每个点的可达密度 // 4.计算每个点的局部离群点因子 // 5.对每个点的局部离群点因子进行排序，输出。 public List getOutlierNode(List allNodes) { List kdAndKnList = getKDAndKN(allNodes); calReachDis(kdAndKnList); calReachDensity(kdAndKnList); calLof(kdAndKnList); //降序排序Collections.sort(kdAndKnList, new LofComparator()); return kdAndKnList; } /*** 计算每个点的局部离群点因子* @param kdAndKnList*/ private void calLof(List kdAndKnList) {for (DataNode node : kdAndKnList) {List tempNodes = node.getkNeighbor(); double sum = 0.0; for (DataNode tempNode : tempNodes) {double rd = getRD(tempNode.getNodeName(), kdAndKnList); sum = rd / node.getReachDensity() + sum; }sum = sum / (double) INT_K; node.setLof(sum); } } /*** 计算每个点的可达距离* @param kdAndKnList*/ private void calReachDensity(List kdAndKnList) {for (DataNode node : kdAndKnList) {List tempNodes = node.getkNeighbor(); double sum = 0.0; double rd = 0.0; for (DataNode tempNode : tempNodes) {sum = tempNode.getReachDis() + sum; }rd = (double) INT_K / sum; node.setReachDensity(rd); } } /*** 计算每个点的可达密度,reachdis(p,o)=max{ k-distance(o),d(p,o)}* @param kdAndKnList*/ private void calReachDis(List kdAndKnList) {for (DataNode node : kdAndKnList) {List tempNodes = node.getkNeighbor(); for (DataNode tempNode : tempNodes) {//获取tempNode点的k-距离double kDis = getKDis(tempNode.getNodeName(), kdAndKnList); //reachdis(p,o)=max{ k-distance(o),d(p,o)}if (kDis < tempNode.getDistance()) {tempNode.setReachDis(tempNode.getDistance()); } else {tempNode.setReachDis(kDis); }}} } /*** 获取某个点的k-距离（kDistance）* @param nodeName* @param nodeList* @return*/ private double getKDis(String nodeName, List nodeList) {double kDis = 0; for (DataNode node : nodeList) {if (nodeName.trim().equals(node.getNodeName().trim())) {kDis = node.getkDistance(); break; }}return kDis; } /*** 获取某个点的可达距离* @param nodeName* @param nodeList* @return*/ private double getRD(String nodeName, List nodeList) {double kDis = 0; for (DataNode node : nodeList) {if (nodeName.trim().equals(node.getNodeName().trim())) {kDis = node.getReachDensity(); break; }}return kDis; } /*** 计算给定点NodeA与其他点NodeB的欧几里得距离（distance）,并找到NodeA点的前5位NodeB，然后记录到NodeA的k-领域（kNeighbor）变量。* 同时找到NodeA的k距离，然后记录到NodeA的k-距离（kDistance）变量中。* 处理步骤如下：* 1,计算给定点NodeA与其他点NodeB的欧几里得距离，并记录在NodeB点的distance变量中。* 2,对所有NodeB点中的distance进行升序排序。* 3,找到NodeB点的前5位的欧几里得距离点，并记录到到NodeA的kNeighbor变量中。* 4,找到NodeB点的第5位距离，并记录到NodeA点的kDistance变量中。* @param allNodes* @return List*/ private List getKDAndKN(List allNodes) {List kdAndKnList = new ArrayList(); for (int i = 0; i < allNodes.size(); i++) {List tempNodeList = new ArrayList(); DataNode nodeA = new DataNode(allNodes.get(i).getNodeName(), allNodes.get(i).getDimensioin()); //1,找到给定点NodeA与其他点NodeB的欧几里得距离，并记录在NodeB点的distance变量中。for (int j = 0; j < allNodes.size(); j++) {DataNode nodeB = new DataNode(allNodes.get(j).getNodeName(), allNodes.get(j).getDimensioin()); //计算NodeA与NodeB的欧几里得距离(distance)double tempDis = getDis(nodeA, nodeB); nodeB.setDistance(tempDis); tempNodeList.add(nodeB); } //2,对所有NodeB点中的欧几里得距离（distance）进行升序排序。Collections.sort(tempNodeList, new DistComparator()); for (int k = 1; k < INT_K; k++) {//3,找到NodeB点的前5位的欧几里得距离点，并记录到到NodeA的kNeighbor变量中。nodeA.getkNeighbor().add(tempNodeList.get(k)); if (k == INT_K - 1) {//4,找到NodeB点的第5位距离，并记录到NodeA点的kDistance变量中。nodeA.setkDistance(tempNodeList.get(k).getDistance()); }}kdAndKnList.add(nodeA); } return kdAndKnList; } /*** 计算给定点A与其他点B之间的欧几里得距离。* 欧氏距离的公式：* d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^2 ) 这里i=1,2..n* xi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标* n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),* 其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.* @param A* @param B* @return*/ private double getDis(DataNode A, DataNode B) {double dis = 0.0; double[] dimA = A.getDimensioin(); double[] dimB = B.getDimensioin(); if (dimA.length == dimB.length) {for (int i = 0; i < dimA.length; i++) {double temp = Math.pow(dimA[i] - dimB[i], 2); dis = dis + temp; }dis = Math.pow(dis, 0.5); }return dis; } /*** 升序排序* @author zouzhongfan**/ class DistComparator implements Comparator {public int compare(DataNode A, DataNode B) {//return A.getDistance() - B.getDistance() < 0 ? -1 : 1; if((A.getDistance()-B.getDistance())<0)return -1; else if((A.getDistance()-B.getDistance())>0)return 1; else return 0; } } /*** 降序排序* @author zouzhongfan**/ class LofComparator implements Comparator {public int compare(DataNode A, DataNode B) {//return A.getLof() - B.getLof() < 0 ? 1 : -1; if((A.getLof()-B.getLof())<0)return 1; else if((A.getLof()-B.getLof())>0)return -1; else return 0; } } public static void main(String[] args) {java.text.DecimalFormatdf=newjava.text.DecimalFormat("#.####"); ArrayList dpoints = new ArrayList(); double[] a = { 2, 3 }; double[] b = { 2, 4 }; double[] c = { 1, 4 }; double[] d = { 1, 3 }; double[] e = { 2, 2 }; double[] f = { 3, 2 }; double[] g = { 8, 7 }; double[] h = { 8, 6 }; double[] i = { 7, 7 }; double[] j = { 7, 6 }; double[] k = { 8, 5 }; double[] l = { 100, 2 }; // 孤立点 double[] m = { 8, 20 }; double[] n = { 8, 19 }; double[] o = { 7, 18 }; double[] p = { 7, 17 }; double[] q = { 8, 21 }; dpoints.add(new DataNode("a", a)); dpoints.add(new DataNode("b", b)); dpoints.add(new DataNode("c", c)); dpoints.add(new DataNode("d", d)); dpoints.add(new DataNode("e", e)); dpoints.add(new DataNode("f", f)); dpoints.add(new DataNode("g", g)); dpoints.add(new DataNode("h", h)); dpoints.add(new DataNode("i", i)); dpoints.add(new DataNode("j", j)); dpoints.add(new DataNode("k", k)); dpoints.add(new DataNode("l", l)); dpoints.add(new DataNode("m", m)); dpoints.add(new DataNode("n", n)); dpoints.add(new DataNode("o", o)); dpoints.add(new DataNode("p", p)); dpoints.add(new DataNode("q", q)); OutlierNodeDetect lof = new OutlierNodeDetect(); List nodeList = lof.getOutlierNode(dpoints); for (DataNode node : nodeList) {System.out.println(node.getNodeName() + "" + df.format(node.getLof())); } }}

测试测试结果如下：

l39.3094
n0.8867
h0.8626
j0.8626
f0.8589
a0.8498
d0.8498
m0.8176
o0.8176
g0.7837
b0.7694
c0.7694
i0.7518
k0.7518
e0.7485
p0.7459
q0.7459

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