一家电子商务公司在 S3 中拥有未标记的历史交易 CSV 数据，需要检测异常交易（欺诈）。他们应该使用哪种模型组合来检测此未标记数据集中的异常？（选择两项。）

IP Insights 和 Random Cut Forest (RCF) 都适用于无监督异常检测，这与题目中“未标记的历史交易 CSV 数据”相符。IP Insights 专门用于识别基于 IP 地址的异常行为，这在检测欺诈交易中非常有用。RCF 是一种有效的无监督算法，能够从数据中识别出偏离正常模式的异常点。K-nearest neighbors (k-NN) 也可以用于无监督异常检测，但通常在处理高维数据时效率不如 RCF。线性学习器和 XGBoost 都是有监督学习算法，需要标记数据进行训练，因此不适用于此场景。