212025-09 如何进行数据挖掘中的异常检测 在数据挖掘领域，异常检测 指识别数据集中的异常或不符合预期的数据点或模式。这些异常通常指示错误或其他异常现象，其核心观点包括1、基于统计的方法 、2、基于邻近的方法 、3、基于聚类的方法 。基于统计的方法假设数据遵循某种统计分布，通过偏离分布特征确定异常点。邻近方法则是基于数据点之间的距离或相似度，如K近邻（KNN）技术。而聚类方法通过将数据划分为不同的群组发现异常... [详情] 212025-09 数据挖掘中常见的异常检测算法有哪些 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。 1、基于统计的方法 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。... [详情]
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