8种异常数据检测算法
以下是8种常见的异常数据检测算法：
1. Z-Score方法：通过计算数据的标准差和均值，判断数据是否偏离正常范围。
2. IQR方法：根据数据的四分位数范围来判断数据是否为异常值。
3. 局部离群因子法：基于随机森林的思想，将数据划分为不同的子空间，从而识别出异常值。
4. SVM方法：将数据集视为一个类别，训练模型后通过预测结果来筛选出异常值。
5. DBSCAN方法：通过聚类的方式将数据分类，进而识别出异常值。
6. 基于偏差的方法：逐个比较数据点的序列异常技术和OLAP数据立方体技术。
7. 基于重构的方法：代表方法为PCA。
8. Isolation Forest方法：基于随机森林的思想，将数据划分为不同的子空间，从而识别出异常值。
以上信息仅供参考，如有需要，建议您查阅相关文献。
