局所外れ値因子法
局所外れ値因子法は局所的なアプローチであるため、データセットの別の領域に位置していれば外れ値とはなっていないであろう点も、外れ値として検知できる。例えば、かなり密度の高いクラスタまでの距離が「小さい」点は、(まばらなクラスタ内の点も近傍までの距離は同程度かもしれないが)外れ値になる。
局所外れ値因子法を幾何学的な直観で捉えられるのは低次元ベクトル空間の場合に限られるが、このアルゴリズムは非類似度関数(dissimilarity function)が定義できるような任意の状況に対し適用できる。この手法は経験的に、数多くの設定下で非常に上手く働くことが示されており、例えば侵入検知システムや加工(processed)分類ベンチマークデータに関して、しばしば競合する手法より優れた結果を出す。
局所外れ値因子法や類似する手法群は、他の様々な問題、例えば地理データ、動画ストリーミング、著者ネットワーク(authorship network)における外れ値の検知に対しても容易に一般化できる。