Explorando Clustering-Based Local Outlier Factor (CBLOF) para la detección de anomalías

La detección de anomalías es una parte del aprendizaje automático resulta clave en múltiples aplicaciones. Poder saber qué registros son atípicos de un conjunto de datos resulta fundamental en sectores como la seguridad informática, el mantenimiento predictivo o la detección de fraudes. Uno de los algoritmos que se pueden emplear en estos casos es Clustering-Based […]