局所外れ値因子法
出力値が分数であるため、解釈が難しい。値が 1 またはそれ以下であれば明確に外れ値でないと判断できるが、外れ値であるかどうかに対する明確な規則は存在しない。あるデータセットでは値が 1.1 であれば外れ値とされる一方で、別のデータセットあるいは別の(局所的な変動の激しい)パラメータの下では値が 2 であってもなお、外れ値とされないかもしれない。手法の局所性のために、こうした相違は一つのデータセットの中でも発生し得る。これらの特質の改善を試みる、局所外れ値因子法の拡張が存在している。
Feature Bagging for Outlier Detection(外れ値に対する特徴バギング) は、データの複数の射影に対して局所外れ値因子法を実行し、結果を結合することで、高次元での検知の質を高める。これは異常検知に対するアンサンブル学習アプローチの最初の例であり、他の変種については脚注を参照。
Local Outlier Probability (LoOP)(局所外れ値確率)は局所外れ値因子法から派生した手法だが、あまり込み入っていない(inexpensive)局所的統計量を用いることで、結果がパラメータ k の選択に鋭敏に左右されないようにしている。また出力値は [ 0 : 1 ] {\displaystyle [0:1]} 区間の値に規格化されている。