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在国外,研究人员通过对异常挖掘的深入研究,根据对异常存在形式的不同假设,提出了许多异常数据检测算法。早期的异常数据检测方法是基于统计的方法,这种方法依赖于数据集服从某种标准分布,所以异常数据是基于概率分布来定义的,如Yamanishi等人将正常行为用一个高斯混合模型来进行描述,通过计算数据对象与这个模型的偏离程度来发现异常。虽然这种基于标准分布的模型,能识别异常现象,但此类方法有很大的局限性,因为往往无法预知数据集是服从哪类标准分布。为了克服这种缺陷,James P.R、Daniel B.等在概率论H假设检验方法的理论基础上,提出了一种基于某置信度区间标准的异常检测方法,达到这个标准的则为正常数据,反之则为异常。