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🔥【常用的5大异常检测方法盘点】🔥

（附优缺点 & 适用场景）👇

𝟱. 🧮 马氏距离（Mahalanobis Distance）

通过计算数据点与均值之间的距离，并考虑特征之间的相关性，来判断异常。

✅ 优点：考虑相关性、可解释性强

❌ 缺点：假设数据服从高斯分布

📌 适用场景：欺诈检测

𝟰. ⏳ 矩阵剖面（Matrix Profile）

基于Z归一化距离衡量时间序列中子序列的相似性，用于发现异常片段。

✅ 优点：速度快、可解释、无监督

❌ 缺点：需谨慎选择窗口大小

📌 适用场景：时间序列异常检测、模式发现

𝟯. 🤖 自编码器（AutoEncoder）

借助神经网络学习正常数据的重构，重构误差高则判定为异常。

✅ 优点：能捕捉非线性模式、灵活性高

❌ 缺点：容易过拟合、需大量调参

📌 适用场景：日志异常、传感器数据异常

𝟮. 📊 修正Z分数（MAD-Based Z-Score）

使用中位数和中位数绝对偏差替代均值与标准差，更鲁棒的Z-Score方法。

✅ 优点：比传统Z-Score更抗异常值干扰

❌ 缺点：假设数据分布对称

📌 适用场景：带噪声数据集的异常检测

𝟭. 🌳 孤立森林（Isolation Forest）

通过随机划分决策树隔离数据，异常点通常会被更快隔离。

✅ 优点：速度快、可扩展性强、不依赖分布假设

❌ 缺点：不擅长处理时间序列或序列数据

📌 适用场景：结构化表格数据异常检测

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