离群点检测方法研究简介离群点检测是数据挖掘和机器学习领域的重要研究方向，旨在识别数据集中显著偏离大多数数据的异常样本。这些离群点可能由数据采集错误、系统故障或特殊事件引起，也可能蕴含重要的隐藏信息。离群点检测在金融欺诈检测、网络入侵识别、医疗诊断、工业设备监控等领域具有广泛应用价值。本文系统研究了离群点检测的主要方法，包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法和基于机器学习的方法。同时，探讨了高维数据、流数据和分布式环境下的离群点检测技术挑战。通过对比分析不同算法的优缺点，提出了改进方案，并在多个真实数据集上进行实验验证。研究成果为离群点检测的实际应用提供了理论指导和技术支持。
