数据挖掘中常见的异常检测算法有：1、基于统计的方法；2、基于距离的方法；3、基于密度的方法；4、孤立森林；5、自编码器；6、高斯混合模型（GMM）；其中，基于统计的方法是根据数据的统计特性，如均值、标准差等，判定某数据点是否为异常点。
基于统计的方法：主要利用数据的统计特性来检测异常值。例如，对于一个正态分布的数据集，任何远离均值超过3倍标准差的数据点都可以被视为异常值。
其他方法：如基于模型的方法，需要建立数据的模型来判定异常。
基于距离的方法：通过计算数据点之间的距离来判断异常。例如，k近邻算法就是这类方法中的一种，它根据每个数据点与其k个最近邻的距离来判定是否为异常点。
基于统计的方法：通常依赖数据的分布特性。
基于密度的方法：在数据集中，正常数据点的密度应该较高，而异常数据点往往是低密度的。如LOF（局部异常因子）算法，它评估数据点的局部密度与其邻居的密度比较，来确定其是否为异常点。
基于距离的方法：更多依赖于数据点之间的距离特性。
孤立森林：它是一种高效的异常检测算法，通过构建多个决策树来隔离异常值。异常值通常在较少的分裂中就可以被孤立，而正常值需要更多的分裂。
基于密度的方法：通常依赖数据的局部密度信息。
自编码器：是一种深度学习方法，主要用于降维和特征学习。对于异常检测，自编码器可以学习重构输入数据，异常值在重构过程中的误差会较大。
孤立森林：基于树模型的结构特性进行异常检测。
高斯混合模型：它是一种概率模型，用于表示多个高斯分布的混合。通过对数据集进行模型拟合，可以判断哪些数据点不属于任何高斯分布，从而被视为异常值。
自编码器：主要依赖于深度学习的表示能力。
异常检测的意义
异常检测在数据挖掘中扮演着非常重要的角色，应用于金融欺诈检测、工业设备故障预测、网络安全等多个领域。随着技术的进步，异常检测算法越来越多样，能够应对各种复杂的数据场景，提供准确的检测结果。