Unsupervised Anomaly Detection With Specified 5

无监督异常检测是一种在未标记数据中识别异常模式的技术，特别适用于异常比例极低的场景，如1%异常。该方法通过学习正常数据的分布特征，自动检测偏离正常模式的数据点，无需预先标注异常样本。其目标是提高检测精度，减少误报和漏报，广泛应用于工业监控、网络安全和医疗诊断等领域，具有重要的应用价值。