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
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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<DataNode> kNeighbor = new ArrayList<DataNode>(); // 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<DataNode> getkNeighbor() { return kNeighbor; }
public void setkNeighbor(List<DataNode> 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：
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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<DataNode> getOutlierNode(List<DataNode> allNodes) {
List<DataNode> 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<DataNode> kdAndKnList) { for (DataNode node : kdAndKnList) { List<DataNode> 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<DataNode> kdAndKnList) { for (DataNode node : kdAndKnList) { List<DataNode> 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<DataNode> kdAndKnList) { for (DataNode node : kdAndKnList) { List<DataNode> 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<DataNode> 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<DataNode> 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<Node> */ private List<DataNode> getKDAndKN(List<DataNode> allNodes) { List<DataNode> kdAndKnList = new ArrayList<DataNode>(); for ( int i = 0 ; i < allNodes.size(); i++) { List<DataNode> tempNodeList = new ArrayList<DataNode>(); 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<DataNode> { 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<DataNode> { 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.DecimalFormat df = new java.text.DecimalFormat( "#.####" );
ArrayList<DataNode> dpoints = new ArrayList<DataNode>();
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<DataNode> 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：
l 39.3094
n 0.8867
h 0.8626
j 0.8626
f 0.8589
a 0.8498
d 0.8498
m 0.8176
o 0.8176
g 0.7837
b 0.7694
c 0.7694
i 0.7518
k 0.7518
e 0.7485
p 0.7459
q 0.7459
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原文链接：https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/48828449
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