异常检测算法分类总结

异常检测算法可以分为以下几类：

1. 基于统计的异常检测算法：基于统计的方法通过计算数据点的概率分布来判断是否为异常值。常见的算法包括均值和标准差方法、高斯混合模型（GMM）等。

2. 基于密度的异常检测算法：这类算法通过计算数据点的密度来判断是否为异常值。常见的算法包括DBSCAN、K-近邻（KNN）等。

3. 基于深学习的异常检测算法：这类算法利用深度学习技术，如自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）等，来检测异常值。这些算法能够学习数据的有效表示，并发现异常值。

4. 基于规则的异常检测算法：这类算法通过预设的规则或阈值来判断是否为异常值。例如，基于时间序列的异常检测算法可以检测到突然的、非预期的大幅度波动。

5. 基于图论的异常检测算法：这类算法通过构建数据点之间的图结构，并计算每个节点的中心度和边密度等指标，来判断是否为异常值。常见的算法包括节点中心度算法、PANDA算法等。

常用的开源数据集包括：

1. KDD Cup 99：一个用于评估异常检测系统性能的大型数据集，包含了各种网络连接和审计日志等数据。
2. CISCO：一个用于评估异常检测算法性能的数据集，包含了网络流量和用户行为等数据。
3. Enron Email：一个包含大量电子邮件的数据集，可用于评估垃圾邮件和欺诈行为的检测算法性能。
4. Fraud Detection：一个包含大量交易记录的数据集，可用于评估金融欺诈和信用卡欺诈等行为的检测算法性能。
5. UNSW-NB15：一个包含大量网络流量和主机日志等数据的数据集，可用于评估入侵检测和异常检测算法性能。