是的，异常检测可以处理分类数据，但它需要专门针对非数值特征的技术。 传统的异常检测方法（如聚类或统计模型）通常假设数值输入。分类数据（例如，产品类别、错误代码或用户角色）带来了挑战，因为它缺乏固有的顺序或距离指标。但是，通过将分类数据转换为数值表示或使用专为离散值设计的算法，开发人员可以有效地识别分类数据集中的异常值。
例如，一种常见的方法是独热编码，它将类别转换为二进制向量。如果数据集包含一个“颜色”列，其值为“红色”、“蓝色”和“绿色”，则独热编码会创建三个二进制列（例如，“is_red”、“is_blue”、“is_green”）。然后，像 Isolation Forest 或 DBSCAN 这样的算法可以处理这些编码的特征。 另一种方法是基于频率的编码，其中类别被它们在数据集中出现的频率所取代。如果“红色”很少出现，则其低频率可能表明存在异常。 诸如 k-modes 聚类（k-means 用于分类数据的变体）或关联规则挖掘（识别不寻常的类别组合）等技术也是可行的。例如，在欺诈检测中，用户角色和访问资源的意外组合可能表明存在可疑活动。
在处理编码后的高维或稀疏数据时会出现挑战。例如，独热编码可能会膨胀特征计数，从而使模型的计算成本很高。 解决方案包括降维（例如，用于分类数据的 PCA）或使用像 CatBoost 或 LightGBM 这样的模型，它们本身就可以处理分类输入。 另一种方法是神经网络中的 自编码器，它可以学习分类数据的压缩表示，并将重建误差标记为异常。像 Python 的 scikit-learn（带有预处理模块）或像 sktime 这样的用于时间序列分类数据的专用库可以简化实现。虽然分类数据增加了复杂性，但将预处理步骤与适当的算法相结合，使开发人员能够有效地检测异常。