Anomaly Detecton Local Outlier Factor(LOF) Algorithm 오늘은 밀도 기반의 Local Outlier Factor 알고리즘에 대한 설명을 해보려고한다. 이 알고리즘의 핵심은 local density를 고려하는 것이다. 밑에 그림으로 쉽게 예시를 들어보려고 한다. O1, O2의 인스턴스가 있다. O1의 인스턴스는 직관적으로도 확실하게 outlier로 보인다. 그렇다면 O2는 어떨까? 그림에서 핑크색으로 표시한 C1그룹간의 객체 사이의 거리와 O2와 C2그룹의 객체 사이의 거리가 크게 달라보이진 않는다. 하지만 C1그룹의 밀도는 낮고 C2그룹의 밀도는 높다. 즉, 이웃 그룹의 밀도를 고려하여 객체의 이상치를 판별하고자 하는 것이 이 알고리즘의 의도라고 할 수 있다. Lo..
