什么是孤立点分析（例外挖掘）：特点特征、适用情况
数据库中可能包含一些这样的数据对象，它们与集合中其他数据的一般行为或模型不一致，这些数据对象称为孤立点。大部分数据挖掘方法将孤立点视为噪声或例外而丢弃。然而，在一些应用中(如欺诈检测)，罕见的事件可能比正常出现的更有用。孤立点数据分析也称做例外挖掘。
孤立点可以使用统计试验进行检测，它假定一个数据的分布或概率模型，并使用距离度量，到其他数据对象的距离很远的对象被视为孤立点。基于偏差的方法通过考察一群对象主要特征上的差别来识别孤立点，而不是使用统计或距离度量。
孤立点分析通常可以作为聚类分析的副产品，根据聚类分析结果，将含有对象个数少于设定阈值的聚类中的事物看做是孤立点。
