Was bedeutet "Lokale Anomalien"?

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Lokale Anomalien sind ungewöhnliche Datenpunkte, die im Vergleich zu den umliegenden Daten auffallen. Man kann sie sich wie Ausreißer vorstellen, die nicht zu ihrer unmittelbaren Umgebung passen. Zum Beispiel, wenn du eine Gruppe ähnlicher Gegenstände hast, könnte ein Gegenstand ganz anders sein als die anderen. Dieser Unterschied macht es leicht, diesen einen Gegenstand als lokale Anomalie zu erkennen.

In einem Datensatz existieren lokale Anomalien normalerweise in Bereichen, wo die Dichte ähnlicher Datenpunkte geringer ist. Das bedeutet, dass diese Anomalien in den Daten nicht so häufig vorkommen und von allgemeineren Datenpunkten umgeben sind.

Lokale Anomalien zu erkennen, ist in vielen Bereichen nützlich, wie z.B. bei der Betrugserkennung, Fehlerdiagnose und Überwachungssystemen. Indem wir diese Ausreißer finden, können wir nötige Maßnahmen ergreifen oder potenzielle Probleme weiter untersuchen.