更新时间：2024-05-21 11:09
孤立点（Outlier）是指不符合数据的一般模型的数据。在挖掘正常类知识时，通常总是把它们作为噪声来处理。当人们发现这些数据可以为某类应用（如信用欺诈、入侵检测等提供有用信意时，就为数据挖掘提供了一个新的研究课题，即孤立点分析）。发现和检测孤立点的方法已被广泛讨论，主要有基于概率统计、基于距离和基于偏差等检测技术的类方法1994年，Bamett等建立了基于统计方法的孤立点检测概念。基于国离的孤立点检测方法被Knorr和Ng等在一系列文章中详细描述。现于偏差的孤立点检测技术可以参考Aming和Agrawal等研究。孤立点分析作为信用卡欺诈、网络非法入侵等安全检测手段成为很有应用价值的研究分支。
孤立点也可以指是在数据集合中与大多数数据的特征或不一致的数据。
此外，在离散数学的图论中孤立点的定义是无边关联的点。
设A是中的一个点集，点a，若aA，但a不属于A的导集，则称a为A的孤立点。
在IBM的OS/390操作系统中，孤立点（enclave）表示的是业务处理或者工作单元。每个孤立点在地址空间中都是活动的，被分配了唯一的派遣和输入输出优先级，这是由用户分配给孤立点的目的决定的。OS/390工作量管理器就会基于它的优先级分配资源给每个孤立点（enclave）。如果一些处理是并发共享同一个地址空间，那么最不重要的处理就会被剥夺需要的资源，知道更重要的处理完毕。
事物管理器，如DB2 V4分布式据工具（DDF）、DB2 V5存储过程、IBM HTTP OS/390服务器以及MQSeries的工作流都使用孤立点。