什么是上下文异常检测算法，请举例说明其原理

上下文异常检测算法是一种用于检测异常数据点的机器学习算法。其原理是基于数据点之间的上下文关系，即相邻数据点之间的差异和相似程度来识别异常点。例如，如果数据点的某个特征与其相邻数据点的特征存在较大差异，则认为该数据点是异常点。举例来说，如果某个城市每天的气温都在25℃左右波动，但某一天气温突然升高到40℃，那么就可以认为这一天的气温是异常点。