异常检测中的一分类方法

异常检测中的一分类方法是基于概率分布的方法。该方法假设正常数据集是由一个已知的概率分布生成的，因此可以使用该概率分布来计算新数据点的概率。如果新数据点的概率低于某个阈值，则可以将其标记为异常值。该方法的优点是可以适应不同的数据分布，并且不需要大量的标记数据。常见的概率分布包括高斯分布、多元高斯分布、Beta分布等。此外，还有一些基于距离或密度的方法，例如k近邻算法、LOF算法等。