这两天在完善自己系统的过程中要实现一个查找异常的功能，于是在朋友的指点下学习并实现了异常点查找的一个基本算法“局部异常因子算法-local outlier factor(lof)算法”。
首先，找相关说明看看这是个什么东西吧。
我参考了这一篇文章： 异常点/离群点检测算法——lof
大致明白了lof算法是在讲什么，我的理解还有很多不完善的地方，不过还是作为一个初学者写出来供大家批评指正。
根据我的理解大致描述如下：
1、 k-distance，点p的第k距离就是距离点p第k远的那个点的距离，k可以是任意值。在实际生活中可能会这样：小明说“小红家是离我家第五近的，小赵、小钱、小孙、小李家都比她家离我家近”所以此处小红家距离小明家的距离就是小明家k为5时的第k距离。
2、k-distance neighborhood of p，第k距离领域，按照上面的例子就是{小赵、小钱、小孙、小李、小红}，把离p最近的k个点放入一个数组就是第k距离领域了。
3、reach-distance：可达距离。点o到点p的第k可达距离分两种情况，一种是p在o的第k距离领域那个数组中，这时候可达距离等于第k距离，第二种就是p离点o比较远，不在o的第k距离领域中，此时的可达距离即为真实距离。依然使用上述的例子，小赵家在小明家的第k邻域中，所以可达距离就是第k距离，就是小红家的距离，而二狗子家里小明家很远，可达距离就是真实距离了。
4、local reachability density：局部可达密度。点p的局部可达密度是指点p第k距离邻域中所有成员到点p的可达距离的平均值的倒数，有点复杂，不过多读几遍还是蛮好理解的，就不举例子了。
5、local outlier factor：局部离群因子。点p的局部离群因子即为领域中所有点的局部可达密度的平均数比点p的局部可达密度，不做解释。
到这里为止就是我对lof算法的一个大致理解，具体讲解还要看上面我参考的那篇文章，写的很清楚。
接下来我找了网上的一篇对此算法的实现，很遗憾没有php版本，于是我就找到了这篇文章：基于密度的局部离群点检测（lof算法） （java 实现）
如题所示，是一篇java实现，于是我就在大神的基础上对其进行修改，改成了一个php的版本。因为对迭代器理解的不是很好，所以迭代器实现部分改成了一般函数，有机会再进行完善。
如下：
到此这篇关于php局部异常因子算法-local outlier factor(lof)算法的具体实现解析的文章就介绍到这了,更多相关php局部异常因子算法-local outlier factor(lof)算法内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
