您计划使用无监督异常检测来将组织样本分类为正常或突变。以下哪两个条件支持使用无监督异常检测方法？

无监督异常检测在异常样本（突变样本）相对于正常样本数量极少时效果最佳，因为模型可以学习正常模式并识别偏离该模式的数据点。如果正常样本和突变样本数量大致相等，则更适合使用有监督分类。此外，无监督方法假设未来的异常与现有数据中的异常具有相似的特征，以便模型能够识别它们。如果未来的突变具有完全不同的特征，则现有模型可能无法有效检测它们。如果已经拥有标签，则应使用有监督学习方法，而不是无监督方法。