异常点检测

异常点检测，又称离群值检测或奇异值检测，是一种在数据挖掘和统计学中用于识别数据集中的异常或罕见观测值的技术。这些观测值通常偏离了数据的一般模式或期望值，可能由于测量错误、数据损坏或真正的异常情况而产生。异常点检测的方法包括基于统计的方法（如Z得分、箱线图等）、基于距离的方法（如K近邻、LOF等）和基于密度的方法（如DBSCAN、OPTICS等）。通过识别和处理异常点，可以帮助我们更好地理解数据的特点，提高数据分析的准确性和可靠性。