%LOF算法
%dist為m*m的距離矩陣每一行代表一個數據與其它數據距離的列向量，所以該矩陣為
%對角線為0的，關于對角線對稱的矩陣K為k-近鄰
%?function?lof?=?LOF（distK）

clear;
clc;

A=importdata（‘data.mat‘）;%需要進行離群因子算法處理的數據集
numData=size（A1）;
KD=[];
for?i=1:1:numData
[~dist]=knnsearch（A（i:）A（::））;
KD=[KD;dist‘];
end

m=size（dist1）;?????????????????%m為對象數，dist為兩兩之間的距離
distance?=?zeros（mm）;
num?=?zeros（mm）;???????????????%distance?和num用來記錄排序后的順序，和對象編號順序
kdistance?=?zeros（m1）;?????????%計算每個對象的kdistance
count??=?zeros（m1）;????????????%k鄰域的對象數
reachdist?=?zeros（mm）;?????????%計算兩兩之間的reachable-distance
lrd?=?zeros（m1）;
lof?=?zeros（m1）;
%計算k-distance
for?i=1:m?
????[distance（i:）num（i:）]=sort（dist（i:）‘ascend‘）;%distance按照升序對dist進行排序，num記錄排序前各個dist所在位置信息
????kdistance（i）=distance（iK+1）;%獲得k近鄰距離，因為排序后第一個值為自身到自身的距離為0，所以k+1才是第k個最近距離
????count（i）?=?-1;???????????????%自己的距離為0，要去掉自己
????for?j?=?1:m????????????