我有一个大型的csv文件，包含两列数据，代表k-means聚类的结果。我计算了11个中心点，csv文件中包含了每个点最接近哪个中心点以及该点到中心点的距离。

条目看起来像这样：

K11-closest,K11-distance0,31544.8216035703840,31494.233489846120,31766.4719008747520,31710.896696452823

然后我想使用我在scikit-learn.org上找到的一个脚本来计算和绘制LOF（局部异常因子）。

但是绘图显示如下：黑色点代表数据点，红色圆圈表示异常程度。

所以我认为LOF并没有对每个点都进行计算。为什么会这样？我如何对每个点进行计算？并且如何在图中显示出来？

回答：

标准化数据将有助于你制作更清晰的图表，根据你的代码，你使用了半径的乘数50，而我使用了1000。

正如我们所见，算法并没有为每个数据点标记红色圆圈，这也取决于我们考虑的最近邻居数（n_neighbors），算法会根据这个来标记圆圈。