《Outlier Analysis 2nd Edition》- 1.2 The Data Model is Everything

几乎所有异常值检测算法都会建立数据中正常模式的模型，然后根据这些模式的偏差计算给定数据点的异常值。 例如，该数据模型可以是生成模型，例如高斯混合模型，基于回归的模型或基于邻近的模型。 所有这些模型对数据的“正常”行为做出不同的假设。 然后通过评估数据点与模型之间的拟合质量来计算数据点的离群值分数。 在很多情况下，模型可能是算法定义的。 例如，基于最近邻的离群值检测算法根据其最近邻距离的分布对数据点

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