异常值检测：SOS算法（Stochastic Outlier Selection Algorithm）MATLAB代码

标签：Selection Algorithm 阈值 Outlier data 矩阵中位数数据异常

SOS算法（Stochastic Outlier Selection Algorithm）是由Jeroen Janssens提出的一种无监督异常检测算法。该算法通过计算数据点之间的关联度（affinity）来识别异常点。核心思想是，如果一个点与其他所有点的关联度都很低，那么它被视为异常点。以下是该算法的详细公式和步骤：

其MATLAB代码如下：

用于导入 data.xlsx 文件，使用除最后一列外的特征矩阵来检测并删除异常值，并将清理后的数据保存为新的 Excel 文件 cleaned_data.xlsx。

% 导入数据
data = readmatrix('data.xlsx');

% 提取特征矩阵（除去最后一列）
features = data(:, 1:end-1);

% 获取特征矩阵的大小
[n, d] = size(features);

% 初始化异常概率矩阵
P = zeros(n, 1);

% 计算相异度矩阵（欧氏距离矩阵）
D = pdist2(features, features);

% 设置参数（如邻域大小 k 的估计，或标准差）
sigma = zeros(n, 1);

% 确定每个点的自适应尺度参数 sigma_i
for i = 1:n
    % 排除自身计算局部邻域的距离
    D_sorted = sort(D(i, D(i, :) > 0));
    
    % 使用局部邻域（例如第 k 小的距离）来估计 sigma_i
    k = min(10, n-1);  % 选择邻域大小为 10 或点数 - 1
    sigma(i) = D_sorted(k);
end

% 计算关联度矩阵
A = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i ~= j
            A(i, j) = exp(-D(i, j)^2 / (2 * sigma(i)^2));
        end
    end
    % 归一化
    A(i, :) = A(i, :) / sum(A(i, :));
end

% 计算每个点的异常概率
for i = 1:n
    P(i) = exp(-sum(A(i, :)));
end

% 设置异常概率的阈值，例如中位数或自定义值
threshold = median(P);

% 标记并删除异常值
outlierIdx = P < threshold;

% 打印检测到的异常值数量
fprintf('检测到的异常值数量: %d\n', sum(outlierIdx));

% 删除异常值
cleanedData = data(~outlierIdx, :);

% 保存清理后的数据到新的 Excel 文件
writematrix(cleanedData, 'cleaned_data.xlsx');

disp('清理后的数据已保存为 "cleaned_data.xlsx".');

代码说明

pdist2(features, features)：计算特征矩阵中所有点之间的欧氏距离矩阵 DDD。
自适应尺度参数 σi\sigma_iσi：使用第 kkk 小的距离（局部邻域）来估计 σi\sigma_iσi。
关联度矩阵 AAA：通过高斯函数计算，确保每行总和为 1。
异常概率 PPP：计算每个数据点的异常性，并以此来标记和删除异常值。

调整建议

邻域大小 kkk：可以根据数据集的大小进行调整。
阈值选择：可以使用自定义阈值来标记异常点。

此代码运行后，MATLAB 会生成一个新的 Excel 文件 cleaned_data.xlsx，其中包含删除异常值后的数据。

在 SOS 算法中，异常概率 PPP 用于量化每个数据点的异常性。为了识别和删除异常值，我们需要设置一个阈值，将高于或低于该阈值的点标记为异常。这里的解释涉及如何选择和理解该阈值：

1. 中位数作为阈值

中位数是将数据点的异常概率排序后位于中间的值，即分布的 50% 分位点。
直觉：如果使用中位数作为阈值，则大约一半的数据点的异常概率会低于中位数，一半会高于中位数。这样可以用来分辨数据中较不常见的点，但不会过于严格。

示例解释：

如果 PPP 中包含大部分接近于正常值的数据点，但有一些点的概率显著低（或高），将中位数作为阈值能很好地识别这些异常点。

2. 自定义阈值

自定义值意味着用户根据特定需求选择一个固定的阈值，如 0.1 或 0.05。
直觉：当用户对数据有一定了解时，可以基于经验或具体问题设置阈值。例如，若想只标记 5% 的数据为异常值，可以选用概率分布中的 95% 分位点。

示例解释：

如果你想更严格地标记异常值，可以选择更低的阈值，如在下 5% 的异常概率时标记点为异常值。

阈值的作用和影响

高阈值：标记较少的数据点为异常，保留大部分数据。
低阈值：标记更多的数据点为异常，数据可能被过度清洗。
中位数阈值：平衡的选择，不会过于严格或宽松。

代码中的实现

在代码中，使用中位数作为阈值示例如下：

threshold = median(P);
outlierIdx = P < threshold;  % 标记低于中位数的点为异常值

使用自定义值，可以手动设置：

threshold = 0.05;  % 自定义阈值
outlierIdx = P < threshold;  % 标记低于自定义值的点为异常值

标签：Selection,Algorithm,阈值,Outlier,data,矩阵,中位数,数据,异常
From： https://blog.csdn.net/subject625Ruben/article/details/143825581