В чём преимущества использования алгоритма Local Outlier Factor (LOF) для обнаружения аномалий в данных?

Некоторые преимущества использования алгоритма Local Outlier Factor (LOF) для обнаружения аномалий в данных:

• Учёт локальных и глобальных свойств наборов данных. spec-zone.ru scikit-learn.ru LOF может хорошо работать даже в наборах данных, где аномальные образцы имеют разную плотность. spec-zone.ru scikit-learn.ru
• Возможность идентификации выбросов, которые не были бы таковыми в другой области набора данных. en.wikipedia.org Например, точка, расположенная на «малом» расстоянии от очень плотного кластера, является выбросом, в то время как точка внутри разреженного кластера может находиться на аналогичном расстоянии от своих соседей. en.wikipedia.org
• Эффективность в различных ситуациях. en.wikipedia.org Экспериментально было показано, что LOF хорошо работает в многочисленных установках, часто превосходя конкурентов, например, в обнаружении сетевых вторжений. en.wikipedia.org
• Возможность применения к разным проблемам. en.wikipedia.org Семейство методов LOF можно легко обобщить и применить к различным задачам, таким как обнаружение выбросов в географических данных, видеопотоках или сетях авторства. en.wikipedia.org

LOF полезен в разных областях, включая обнаружение мошенничества, предсказание сбоев системы и обнаружение сетевых вторжений. www.activeloop.ai