统计学方法在异常检测中早已被实践。该方法的基础是对数据进行建模，然后找到不符合该模型的数据点。通常情况下，如果一个数据点落在数据集的低概率区域，那么它可能就是一个异常。例如，如果我们假设数据是高斯分布的，我们可以计算出每个点落在均值的多少标准差之外，然后选择一个阈值来决定何为异常。
二、聚类分析
在无监督学习中，聚类分析被广泛使用来探索数据的内在结构。对于异常检测，聚类算法可以将相似的数据点分为一组，那些不属于任何群体或与任何群体距离较远的数据点可能就是异常。
三、基于邻近性的方法
基于邻近性的方法即通过考察数据点与其邻居的关系来评估其是否为异常。对于位于数据空间稀疏区域的点或其邻居与其有很大差异的点，可以视作异常点。
四、机器学习分类算法
在监督学习场景中，可以将异常检测视作一个分类问题。分类算法尝试学习一个模型，以区分正常数据和异常数据。
五、集成学习方法
最近，集成学习方法在异常检测中获得了广泛的应用，主要是因为它们能够融合多种不同算法的优点，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
异常检测在多个领域如金融诈骗检测、网络安全、健康监测等都有着举足轻重的作用。选择何种算法主要取决于具体的应用场景、数据特性以及可用资源。实际应用中，工程师往往需要尝试多种算法并结合领域知识来达到最优的检测效果。
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