¿Qué es LOF (Factor de Outlier Local)?

El Factor de Outlier Local (LOF) es un algoritmo para detectar anomalías basado en la evaluación de la densidad local de los datos. La idea es que las anomalías son puntos que difieren significativamente de sus vecinos en densidad.

Principio de funcionamiento:

• Para cada punto, se calcula la densidad basada en las distancias a sus vecinos más cercanos.
• Luego se compara la densidad del punto con las densidades de los puntos vecinos.
• Si la densidad del punto es significativamente menor que la de sus vecinos, se considera una anomalía.

LOF es útil para detectar anomalías locales que pueden no ser evidentes en un análisis global. Por ejemplo, en datos sobre el comportamiento de los usuarios, donde una anomalía puede ser local en relación con un grupo específico.