简单5种的异常点检测方法

5中简单的异常点检测方式：
1、标准差法：
在分布内，一个标准差内的数据为68% ，2个标准差内的数据为95%， 3个标准差内的数据为99.7%  
所以3个标准差外的数据，我们可以认为是异常数据。

2、画箱型图

 

在whisker以上和以下的数据都认为是异常数据。

 

3、DBScan --基于密度的聚类

将数据点划分到cluster中，如果有点划分不到任何一个cluster中，则为异常点。

 

4、孤立森林（Isolation Forest）

5、Robust Random Cut Forest

 

引文：《5 Ways to Detect Outliers/Anomalies That Every Data Scientist Should Know》