LOF 演算法全名為Local Outlier Factor，局部離群因子。Outlier[ˋaʊt͵laɪɚ] 是離群值的意思。這是用來判斷異常檢測的方法。LOF 是基於密度的經典演算法，此演算法發表於 SIGMOD 2000。

檢測到異常時，並不是全然要將其值去除，有時反而是要抓住其值。比如地震儀平時在一定範圍震動，突然發生異常大幅震盪時，並不是將其值去除，而是立馬發佈地震警告，記錄震幅並轉換震度。

安裝套件

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產生訓練資料

首先使用 numpy 的 randn 產生 2 行 100 組標準正態分佈亂數。標準常態分佈就是大部份的值都在 0 附近，然後往正及往負慢慢減少，如下代碼及圖示。