异常检测涉及识别数据中明显偏离预期行为的模式。为此可以采用多种算法，选择通常取决于数据类型、数据的维度以及任务的具体要求。一些最常见的算法包括统计方法、聚类技术和监督学习方法。
统计方法是用于异常检测中最简单和最广泛使用的方法之一。Z-score 和 Grubbs' Test 等技术通常假设数据遵循特定分布，通常是正态分布。例如，Z-score 衡量一个元素与均值偏差了多少个标准差。如果 Z-score 超过某个阈值，则可以标记为异常。该方法对于单变量数据集效果很好，但在多维或非高斯场景中可能会变得复杂。
聚类技术，如 K-Means 或 DBSCAN，在更大数据集中的异常检测中效果显著。K-Means 根据数据点的相似性将其分组为簇。远离最近簇中心的点可能被视为异常。另一方面，DBSCAN 将异常点定义为位于数据稀疏区域的点。对于监督学习，像支持向量机（SVM）这样的算法可以通过标记数据训练，区分正常实例与异常。通过定义一个分隔类的超平面，SVM 可以高效地识别高维空间中的异常值。这些算法各有优缺点，选择合适的算法可以显著影响异常检测过程的成功。