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LOF: Identifying Density-Based Local Outliers
- LOF の基本的なアイデアは、**各データ点の局所的な密度を周囲のデータ点と比較し、周囲よりも密度が低いデータ点を異常として検出する**というもの
- これにより、データの全体的な分布だけでなく、局所的な構造も考慮した異常検知が可能になる
- 各グループで、人々は比較的近い距離で歩いている中（密度が密）、突然、一人だけグループから離れて歩いている人（密度が疎）がいたら、それは「異常」かも、との判断
参考）https://qiita.com/daishiro_jp/items/c4b998a4d29fded2d0ce#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB
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