在数据挖掘中，异常检测（）对不符合预期模式或中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。特别是在检测滥用与网络入侵时，有趣性对象往往不是"罕见"对象，但却是超出预料的"突发"活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象，于是许多异常检测方法（特别是无监督的方法）将对此类数据失效，除非进行了合适的聚集。相反，聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。有三大类异常检测方法。 在假设数