请详细叙述离群点检测方法。

离群点检测（Outlier detection）是一种数据挖掘技术，用于寻找数据集中与其他数据明显不同的样本，称为离群点（Outlier）。离群点检测可以用于异常检测、欺诈检测、信用评估等领域。常用的离群点检测方法包括以下几种：

1. 基于统计的方法：基于统计的方法通过假设数据集服从某个分布，比如高斯分布，然后计算每个样本的概率密度，将低概率密度的样本视为离群点。常用的方法包括箱型图法、Z-score法等。

2. 基于距离的方法：基于距离的方法通过计算样本之间的距离，将距离远离其他样本的样本视为离群点。常用的方法包括K近邻法、DBSCAN法等。

3. 基于密度的方法：基于密度的方法通过计算样本周围的密度，将密度较低的样本视为离群点。常用的方法包括局部离群因子法（LOF）等。

4. 基于子空间的方法：基于子空间的方法认为数据集中的离群点只存在于某些维度上，将数据集映射到子空间中，然后通过检测子空间中的离群点来检测原始数据集中的离群点。常用的方法包括PCA方法、SVD方法等。

以上方法各有优缺点，需要根据具体数据集的特点和需求选择合适的算法。同时，离群点检测的结果也需要进行合理的解释和验证，以确保检测结果的有效性和正确性。