多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性）。半监督式异常检测方法根据一个给定的"正常"训练数据集建立一个表示正常行为的模型，然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
应用.异常检测技术用于各种领域，如入侵检测、欺诈检测、故障检测、系统健康监测、感测器网络事件检测和生态系统干扰检测等。它通常用于在预处理中删除从数据集的异常数据。在监督式学习中，去除异常数据的数据集往往会在统计上显着提升准确性。
热门方法.文献中提出了几种异常检测方法。一些热门