我正在尝试进行异常检测，但是在我的情况下，多次出现的某个特定功能应该是异常。我研究的所有算法都认为，在一个非常可变的特征中，如果一个值出现多次，它将被认为是正常的，而一次出现的就是异常。我的教授不会让我们使用统计方法或计数，因为其思想是尝试使用机器学习算法来做到这一点。有没有人有办法甚至可能？
我附带了一些可能没有多大意义的故事，但我认为这是最好的：
1。例如，应用污染率为90％的异常检测算法，并以相反的方式对其进行解释，被认为是正常现象的少数会出现得更多，我会考虑这些异常。
2。将数据与唯一的行匹配，并希望当我预测整个数据中的异常时，它将考虑重复异常
有人知道是否有道理或有其他方法？