如何有效地识别两组数字之间的自然分界点

我有两个数据集（A&B）。它们每个都有1000个数字。

99%的时间：A<5<=B

然而，1%的时间B<5<A.

如果分割点是未知的——x——如何用任何给定的数据集来确定x？

显然，Max(A)和Min(B)具有误导性。我不想在整个范围内循环（甚至只是在Min（B）和Max（A）之间）猜测和识别最大可能的分界点。

Sample Dataset
A 1
A 1
A 1
A 2
B 2 <--anomoly
A 3
A 3
A 3
A 4
A 5 <--anomoly
B 5 <--division, or `x`
B 5
B 5
B 5
A 6 <--anomoly
B 7
B 8
B 8
B 8
B 9
B 9
B 10
B 10

假设存在另一对数据集（C&D）。在允许一定的异常阈值后，我如何找到C变为D的点。

你推荐什么？

这是一个粗略的"猜测"策略。我想在没有"猜测"循环的情况下得到同样的结果。

$maxProbable = 0;
$pointOfDivision = 0;
for ($i = Min($b); $i <= Max($a); $i++) {
    // get probability $i is in_array($a)
    $countBelow = below($i,$a); // assume function returns count of $a items below $i
    $countAbove = above($i,$b); // assume function returns count of $b items above $i
    $probBelow = $countBelow/count($a);
    $probAbove = $countAbove/count($b);
    if (($probBelow+$probAbove) > $maxProbable) {
        $maxProbable = $probBelow+$probAbove;
        $pointOfDivision = $i;
    }
}
echo $pointOfDivision;