异常点集成

Outlier Ensembles是一种集成学习方法，通过结合多个异常检测算法的结果，提高异常检测的准确性和鲁棒性。其目标是识别数据集中偏离正常模式的观测值，这些观测值可能指示潜在的错误或重要事件。Outlier Ensembles在金融欺诈检测、网络安全、医疗诊断等领域具有广泛应用价值，能够有效提升系统的异常检测能力。