基于密度的异常检测方法 LOF，蛮适合你想搞点数据清洗的项目用的，是你数据里噪音比较多、分布还不规律的那种。用 MATLAB 来跑，响应也快，代码结构清晰，比较适合搞科研或者建模用。

LOF 的核心就是看数据点周围的“密度差异”。你可以理解成：如果某个点周围的邻居都挤在一块，它自己却孤零零地，那基本就是个异常点。这种对比关系，蛮适合非线性、非规则的数据集。

代码部分也蛮友好，一段 MATLAB 脚本搞定全部逻辑：从数据生成、可视化、再到异常点高亮展示，效果一目了然。如果你数据是二维或者多维都能适配，连调参（比如 k 值）都有提示，蛮贴心的。

场景也挺丰富：像是信用卡欺诈、网络入侵、甚至生态变化都能用得上。而且算法本身还能给出“异常程度”，你不仅知道哪个点异常，还知道异常得有多离谱。

就是要注意两点：k 值对效果影响蛮大，得反复试试；还有就是数据量大时会有点慢，但你也可以试试加速优化。，如果你想找个靠谱的、上手也不难的异常检测方案，这份 LOF 代码值得一试。