Que signifie "Anomalies Locales"?

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Les anomalies locales sont des données qui sortent du lot par rapport aux données autour d'elles. Pense à elles comme à des valeurs aberrantes qui ne collent pas avec leur environnement immédiat. Par exemple, si t'as un groupe d'objets similaires, un d'eux peut être super différent des autres. Cette différence rend facile de repérer cet objet comme une anomalie locale.

Dans un ensemble de données, les anomalies locales se trouvent souvent dans des zones où il y a moins de points de données similaires. Ça veut dire que, en regardant les données, ces anomalies sont pas souvent là et sont entourées de points de données plus courants.

Repérer des anomalies locales est utile dans plein de domaines, comme la détection de fraudes, la détection de défauts et la surveillance des systèmes. En trouvant ces valeurs aberrantes, on peut prendre les mesures nécessaires ou enquêter sur des problèmes potentiels.