异常检测算法种类繁多，包括聚类，树，统计分布，机器学习，深度学习等多种形式，下面对一些常见问题进行了自己的总结：
1.如何选型？
主要看算法原理和数据分布：
如下图所示，第一二张图的异常点容易成一个团，形成局部离群点，而图三则是全局离群点，不同的离群方式应当采用不同的算法，比如图1，2用聚类，图3用孤立森林。
一个非常好用的异常检测工具包：https://github.com/yzhao062/pyod
2.算法集成。
算法种类多，有时候单一算法并不能满足要求，需要对多算法做测试甚至进行集成，以提高性能。
如下图所示的多种集成方式，并不能简单的做一个投票或者均值就进行集成学习，因为全局均值可能会对某些模型输出的异常平均掉。
甚至复杂的还有动态分类器选择，在进行预测的时候，选择训练集中相似的近似空间，并选择在这个相似的近似空间中最好的算法或者是集成算法。
集成工具介绍：https://github.com/yzhao062/combo
动态集成：https://github.com/yzhao062/LSCP
3.异常检测集成加速。
异常检测的集成在很多情况下能对结果有很大的帮助，但是带了的事时间复杂度的提升，如何在有限的时间内尽可能快的进行集成的异常检测，suod很好的解决了这个问题。
suod在3个纬度进行了异常检测集成的加速：
1.数据维度：用了Johnson-Lindenstrauss (JL) projection进行数据降维。
2.模型维度 ：在预测的时候，如果耗时过高，就用有监督学习进行训练数据异常分数的拟合，然后用监督学习替代非监督学习进行预测。
3.系统维度：用了耗时预测对算法进行排列，将新的排列发到不同的worker，以防止出现单一worker的拖后腿
详见：GitHub - yzhao062/SUOD: (MLSys' 21) An Acceleration System for Large-scare Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection (Anomaly Detection)
