异常检测是指在数据集中识别异常或不符合正常模式的数据点。以下是一些常用的异常检测方法：
基于统计的方法：包括均值和标准差、箱线图等。通过识别远离平均值的数据点或超出一定范围的数据点来检测异常。
基于距离的方法：如K近邻算法、LOF（局部离群因子）算法等。这些方法通过计算数据点之间的距离来识别异常值。
基于聚类的方法：如DBSCAN（基于密度的聚类算法）等。这些方法将数据点分组成簇，并识别不属于任何簇的数据点作为异常。
机器学习方法：如孤立森林、自编码器等。这些方法利用机器学习模型来识别异常值。
在实际应用中，可以根据数据类型、数据分布和具体问题选择合适的异常检测方法。在执行异常检测时，建议先对数据进行预处理和特征工程，以提高检测的准确性和效率。