基於歐式距離的異常點檢測：

load data1.txt %匯入資料，行為樣本，列為特徵

X=data1; %賦值給X

u=mean(X); %求均值

[m,n]=size(X);

for i=1:m

dist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2);

end

[a,b]=sort(dist);%對歐氏距離進行排序

T=ceil(m*0.02)%設定閥值



Threshold=a(m-T);%定為閥值

len=length(a);

for i = 1:len %遍歷，如果小於閥值為正常點

if a(i) < Threshold

inlier(i) = [b(i)]
 
;

s=b(i);

disp(['正常點序列號：',num2str(s)])



end

end

% inlier

for i = 1:len %遍歷，如果大於等於閥值為正常點

if a(i)>= Threshold

outlier(i) = [b(i)];

ns=b(i)

disp(['離群點序列號：',num2str(ns)])

end

end

% outlier

基於馬氏距離的異常點檢測：

load data1.txt %匯入資料，行為樣本，列為特徵

X=data1; %賦值給X

u=mean(X); %求均值

[m,n]=size(X);

for
 
 i=1:m

newdata=[X(i,:);u]

cov_w=cov(newdata);%求協方差矩陣

dist(i)=(X(i,:)-u)*cov_w*(X(i,:)-u)'%求出每個樣本到u的馬氏距離

end

[a,b]=sort(dist);%對馬氏距離進行排序

T=ceil(m*0.02)%設定閥值

Threshold=a(m-T);%定為閥值

clear T;

len=length(a);

for i = 1:len %遍歷，如果小於閥值,為正常點

if a(i) < Threshold

inlier(i) = [b(i)];

s=b(i);

disp(['正常點序列號：',num2str(s)])
 


end

end

% inlier

for i = 1:len %遍歷，如果大於等於閥值為異常點

if a(i)>= Threshold

outlier(i) = [b(i)];

l=b(i)

disp(['離群點序列號：',num2str(l)])

end

end

% outlier