随着数据量的快速增长，如何从海量数据中高效准确地识别出异常值成为了数据分析中的重要课题。📊在众多方法中，基于聚类的离群点检测技术因其独特的优势而备受关注。🚀通过将数据集划分为若干个簇，该方法能够有效地识别那些距离其他数据点较远或位于不同簇的数据点作为潜在的离群点。🎯这种方法不仅适用于数值型数据，还可以处理文本和图像等复杂类型的数据。

例如，在金融交易分析中，通过对大量交易记录进行聚类分析，可以快速发现异常交易行为，如大额转账或频繁的小额交易，从而帮助银行及时采取措施防止欺诈。🏦此外，在医疗健康领域，基于聚类的离群点检测技术也可以用于监测患者的生理指标变化，及时发现可能的健康风险。👩‍⚕️

综上所述，基于聚类的离群点检测技术为现代数据分析提供了强大的工具，有助于提高决策效率和准确性。💡