异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。

今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测:

• KMeans[1]

• PCA[2]

• IsolationForest[3]

• SVM[4]

• EllipticEnvelope[5]

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