基于密度的异常检测有一个先决条件，即正常的数据点呈现“物以类聚”的聚合形态，正常数据出现在密集的邻域周围，而异常点偏离较远。

对于这种场景，我们可以计算得分来评估最近的数据点集，这种得分可以使用Eucledian距离或其它的距离计算方法，具体情况需要根据数据类型来定：类别型或是数字型。

对象的密度估计(1)可以相对直接地计算，特别是当对象之间存在邻近性度量时，低密度区域中的对象相对远离近邻，可能被看作异常。一种更复杂的方法考虑到(2)数据集可能有不同密度区域这一事实，仅当一个点的局部密度显著地低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。

LOF

局部异常因子算法，全称Local Outlier Factor（简写LOF)。LOF算法是一种无监督的异常检测方法，它计算给定数据点相对于其邻居的局部密度偏差。每个样本的异常分数称为局部异常因子。异常分数是局部的，取决于样本相对于周围邻域的隔离程度。确切地说，局部性由k近邻给出，并使用距离估计局部密度。通过将样本的局部密度与其邻居的局部密度进行比较，可以识别密度明显低于其邻居的样本,，这些样本就被当做是异常样本点。

COF

COF是LOF的变种，相比于LOF，COF可以处理低密度下的异常值，COF的局部密度是基于平均链式距离计算得到。