异常点与噪声或新生值进行区分

2 异常数据的定义及分类

异常数据指的是非正常的、与数据集内大部分数据的特征不匹配的数据，

但是噪声、偏差、新生值除外[17]。异常数据也称为奇异值或异常点，在实际应用
中，具体的异常数据定义需要根据所在环境背景进行定义。一般地，异常数

据分为三类[21]：点异常、上下文异常、集合异常。

点异常，或全局异常，指得是某个点或数据与全局大多数点都不相同，如

某车站内出现一名体温为 39 摄氏度的旅客。点异常是异常数据中最简单的一种

异常数据，但点异常数据由于异常数据较少，往往在进行检测时需要考虑特定

环境或背景，从而将异常点与噪声或新生值进行区分。

上下文异常，或条件异常，指的是该数据值与相同情况的上下文（或时间

前后）数据值不相同，如智能手环监测到佩戴者某日 20时心跳为每分钟 90次，

而前后时间心跳均在每分钟 70 次左右。若佩戴者 20 时正在进行慢跑，则此数

据不为异常数据；若佩戴者此时为正常活动状态，则此数据反映佩戴者心率出

现紊乱。因此，上下文异常在进行检测时，不仅仅要判断数据值的变化，更要

结合被检测对象当时所处的环境或背景[21]。