统计和机器学习工具箱™为未标记的多元样本数据提供了几个异常检测功能。异常检测功能通过训练模型或学习参数来检测异常值(训练数据中的异常值)。对于新颖性检测(使用未受污染的训练数据检测新数据中的异常情况)，使用未受污染的训练数据(没有异常值的数据)训练模型或学习参数，并使用训练过的模型或学习过的参数检测新数据中的异常情况。详情请参见无监督异常检测．

如果有标记为正常点和异常点的训练数据，则可以训练二进制分类模型并使用resubPredict而且预测对象函数分别检测训练数据和新数据中的异常。有关支持的分类特性列表，请参见万博1manbetx分类．

工具箱还提供了特定于模型的异常检测功能，您可以在训练分类、回归或聚类模型后应用这些功能。详细信息请参见模型特定的异常检测．