异常数据表现为（）等。

异常数据通常表现为以下几种特征：

1. 与大多数数据点距离较远，即在KNN方法中被认为是异常的数据点，通常与其最近的K个邻居的距离明显大于大多数其他数据点2。
2. 存在于数据集其余部分之外的单个数据点，也称为点异常或全局异常值3。
3. 符合正态分布的数据集中，异常值可能是那些远离平均值，超过一定数量标准差的点5。
4. 通过箱线法识别的异常值，这种方法通常基于统计分布对数据点进行建模，并根据点的分布来确定是否异常6。
5. 在数据特征分析中，异常数据可能表现为分布特征和分布类型的异常，例如在分步分析中揭示的数据分布特征14。
6. 异常数据的识别和预警是数据分析中的一个重要环节，需要发现运行数据的异常并基于异常寻找原因、提出意见和解决方案12。
7. 异常数据在风电机组风速-功率异常运行数据中，根据空间分布位置和形态可以分为不同的类型，如曲线底部、中部、上部堆积型异常数据和曲线周围分散型异常数据18。
8. 在高光谱图像异常检测中，异常或罕见的像素或区域可以通过基于机器学习的方法进行识别21。
9. 时间序列异常检测中，异常数据可能通过统计判决、无监督和有监督学习进行联合检测，以识别时序数据中的异常22。

这些特征有助于在数据分析和异常检测中识别和处理异常数据，以提高模型的准确性和效率。14789101315161719202122