異常檢測，亦稱為離群點檢測或異常值檢測，是數據挖掘和統計分析領域內的一項重要任務，其目標在于從原始數據中識別出與其他數據顯著不同的數據點，通常被稱為“異常值”或“離群點”。異常檢測在金融欺詐檢測、醫學診斷、網絡入侵檢測等多個應用領域中得到廣泛應用。

1. 異常檢測的基本原理 在執行異常檢測時，一般需要首先定義“正常”數據的模式，然后通過比較數據與該模式之間的差異來識別異常值。常見的異常檢測方法包括基于統計模型、基于聚類、基于距離、基于密度和基于機器學習的方法等。

2. 異常檢測的優缺點 異常檢測具有以下優點：能夠有效發現未知的異常情況；適用于各種數據類型，無需大量先驗知識；為進一步的數據分析提供有用線索。然而，異常檢測也存在一些缺點，例如在某些情況下可能誤報或漏報；在特定情境下需要較高的計算復雜性和計算資源；對于高維數據，基于距離和密度的方法可能面臨空間分布稀疏等問題。

3. 異常檢測的常用方法 異常檢測的常用方法包括：基于統計模型的方法，如正態分布、孤立森林等；基于聚類的方法，如K均值、DBSCAN等；基于距離的方法，如最近鄰、孿生神經網絡等；基于密度的方法，如LOF(Local Outlier Factor)、DBOD(Deviational-Based Outlier Detection)等；基于機器學習的方法，如支持向量機(SVM)、隨機森林(Random Forest)、神經網絡(Neural Network)等。