异常检测 在数据挖掘中异常检测英語Anomaly detection对不符合预期模式或数据集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银行欺诈英语bank fraud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 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常监督式异常检测方法需要一个已经被标记正常与异常的数据集并涉及到训练分类器与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集建立一个表示正常行为的模型然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性