如果LOF值越高的话,就意味着它的周围邻居的密度要比这个对象要高很多,那么这个数据对象的异常评分就越高,它为异常的可能性就越高。
评分越低,意味着这个数据对象它的密度比较高,它的LOF就会比较低,也就是这个数据对象为异常的可能性比较低。
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