我应该选择基于集群/基于密度的方法吗？

是的，但取决于算法有多好，以及算法识别重要集群的效率如何。有很多文献表明人们采用了聚类方法。

如果我采用聚类方法，我会采用层次聚类技术，因为它可以帮助我重新检查我的集群并在其中建立层次结构，以便也可以探索欺诈的严重性。

如何在机器学习的帮助下找到应通知父母的罕见和可疑事件？

我会指出一个我为一个非常相似的问题写的答案，它也探讨了欺诈检测和异常分析的方面。正如我在回答中所说，遗传算法在欺诈检测方面仍然很强大，因为它是数据点适应度计算的巧妙方法。

关于如何以视觉方式呈现结果的任何建议？

通常此类图表通过饼图和网络图呈现。如果您对设计和美学有很好的想法，您也可以使用信息图表。

一周的数据足够训练吗？

通常，Paypal、Palantir 等公司的数据科学团队会搅动多年的数据以获得明智的见解。正如你所说的这是一个班级项目，几个月的数据应该会很好。您不会从一周的数据中真正得到任何可疑或明智的信息。

Java中是否有任何好的开源来检测异常？

是的有一些：

1. 遗传算法库
2. java中的分布式在线机器学习框架