Breunig & Sanderの公表に従って、ローカル外れ値係数（LOF）の正しい計算式を得たいです。ローカル外れ値検出（LOF）の計算方法
Iこの式を発見した：疑われる外れ値のLRDを介して分割
LOF =（MinPts領域に位置するオブジェクトのLRDの平均）、これはMinPtsの重心です。
これが正しい場合、私は疑いがあります。 、疑いのある外れ値のLRDを介して分割
LOF =（疑わすなわち重心のLRDを含むMinPts領域に位置するオブジェクトのLRDの平均）：誰かが次のようにLOFが算出されると言っそれはMinPtsの重心です。
正解とは何ですか？
疑問がある場合は、元のソースを読んでください！
あなたはBreunig &によってLOFの定義を使用したいので、 "誰か"ではなくSander自身です。例えば、「LOF is e ^（I * pi）」と言ったら、次に「スタック交換の誰かがこれを言って、他の誰かが何か他のことを言った」という質問を投稿しますか？
定義を確認する必要がある場合は、元のソースを参照してください。
ありがとうございました。私はBreunigらの原著を読んだ。しかし、私は使用する正しい式を理解していないと告白する必要があります。私は答えを得ている。オブジェクトのLOFをClaculatingするにはMinPtsに含まれるすべてのオブジェクトのlrdの平均値（アウトライアオブジェクトと思われる、セントロイド）をオブジェクトのlrdのlrd（アウトライアーと思われる）/セントロイドで割ったものを取る必要があります。元の出版物は - ところで - MinPts respのいくつかの混乱のある定義を持っています。 k。