Local Outlier Factor

Der Local Outlier Factor (LOF, etwa „Lokaler Ausreißerfaktor“) ist ein Algorithmus zur Erkennung von dichtebasierten Ausreißern, der von Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng und Jörg Sander im Jahr 2000 vorgeschlagen wurde.^[1] Die Kernidee von LOF besteht darin, die Dichte eines Punktes mit den Dichten seiner Nachbarn zu vergleichen. Ein Punkt, der „dichter“ ist als seine Nachbarn, befindet sich in einem Cluster. Ein Punkt mit einer deutlich geringeren Dichte als seine Nachbarn ist hingegen ein Ausreißer.

LOF hat viele Konzepte gemeinsam mit den Clusteranalyse-Algorithmen DBSCAN und OPTICS.

1. ↑ M. M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, R.T. Ng, J. Sander: LOF: Identifying Density-based Local Outliers. In: ACM SIGMOD Record. Nr. 29, 2000, S. 93, doi:10.1145/335191.335388 (Online PDF).