異常檢測是數據挖掘中的一種任務，其目標是發現與大部分其他對象不同的對象。
一、什麼是異常檢測
通常，異常對象被稱作離群點，因為在數據的散佈圖中，它們遠離其他數據點。異常檢測，特別是在統計學領域，也稱為離群點檢測。
其他稱呼：
偏差檢測：因為異常對象的屬性值顯著地偏離期望的或常見的屬性值。
例外挖掘：因為異常在某種意義上講是例外的。
二、意義
1.相對罕見不等於不常出現。
異常檢測方法來自多個領域，包括統計學、機器學習和數據挖掘。基本思想都是：異常的數據對象是不尋常的，或者在某些方面與其他對象不一致。不尋常的對象或事件是相對罕見的，但並不意味它們不常出現。例如，當所考慮的事件數多大數十億時，可能性為“千分之一”的事件也可能出現數百萬次。
2.異常事件通常具有異乎尋常的重要性
人們生活中，大部分時間和對象，按定義都是平凡的或平常的。然而，我們應當敏銳地意識到不尋常或不平凡的對象存在的可能性，而且他們通常具有異乎尋常的重要性。例如：異常乾旱或多雨的季節對農作物的影響，運動員異常的運動數據恰好是因材施教的依據，實驗結果的異常值恰恰可能指出實驗中的問題或需要研究的新方向。
三、應用
信用卡欺詐檢測，網絡攻擊的入侵檢測，颶風、洪水、乾旱和火災等生態系統失調，醫療數據分析。
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