O que é LOF (Fator de Outlier Local)?

O Factor de Outlier Local (LOF) é um algoritmo para deteção de anomalias baseado na avaliação da densidade local dos dados. A ideia é que as anomalias são pontos que diferem significativamente dos seus vizinhos em densidade.

Princípio de funcionamento:

• Para cada ponto, calcula-se a densidade com base nas distâncias aos seus vizinhos mais próximos.
• Depois, compara-se a densidade do ponto com as densidades dos pontos vizinhos.
• Se a densidade do ponto for significativamente menor do que a dos vizinhos, é considerado uma anomalia.

O LOF é útil para identificar anomalias locais que podem não ser evidentes numa análise global. Por exemplo, em dados sobre o comportamento de utilizadores, onde uma anomalia pode ser local relativamente a um grupo específico.