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No.168

ABC-人工蜂群

用于采用人工蜂群搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.167

PCA_OD-PCA 残差异常

用于采用PCA 残差异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.166

OneClassSVM-单类 SVM

用于采用单类 SVM识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.165

LOF-局部离群因子

用于采用局部离群因子识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.164

KDE_OD-核密度异常

用于采用核密度异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.163

IsolationForest-孤立森林

用于采用孤立森林识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.162

HBOS-直方图异常分数

用于采用直方图异常分数识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.161

EllipticEnvelope-椭圆包络、鲁棒协方差

用于采用椭圆包络、鲁棒协方差识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.160

COPOD-Copula 异常

用于采用Copula 异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。

更新：2026-07-29¥10.00

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