Cos'è LOF (Local Outlier Factor)?

Il Factor di Outlier Locale (LOF) è un algoritmo per il rilevamento di anomalie basato sulla valutazione della densità locale dei dati. L'idea è che le anomalie sono punti che si discostano significativamente dai loro vicini in termini di densità.

Principio di funzionamento:

• Per ogni punto, si calcola la densità in base alle distanze dai suoi vicini più prossimi.
• Quindi, si confronta la densità del punto con quelle dei punti vicini.
• Se la densità del punto è significativamente inferiore a quella dei vicini, viene considerato un outlier (anomalia).

LOF è utile per individuare anomalie locali che potrebbero non essere evidenti in un'analisi globale. Ad esempio, nei dati sul comportamento degli utenti, dove un'anomalia può essere locale rispetto a un gruppo specifico.