是的，异常检测可以处理稀疏数据，但需要仔细考虑所使用的方法和技术。稀疏数据的特点是存在大量缺失值、特征密度低或非零值出现频率低，这带来挑战，因为许多传统的异常检测算法依赖于统计模式或数据点之间的距离。当数据稀疏时，这些模式变得难以检测，并且基于距离的度量（如欧几里得距离或余弦相似度）可能会失去意义。但是，专门的方法仍然可以通过关注稀疏特征中的结构偏差、稀有性或意外关系来识别异常。
例如，在推荐系统中，用户-项目交互数据通常是稀疏的（例如，大多数用户仅评价少数产品）。矩阵分解或自动编码器等技术可以将稀疏数据压缩为低维表示，从而更容易发现异常。随机划分数据的隔离森林也可以处理稀疏性，因为它们不依赖于密度或距离。类似地，为高维数据设计的算法（例如，具有调整距离度量的局部离群因子 (LOF)）可以优先考虑非零特征。在文本数据中，文档表示为稀疏的 TF-IDF 向量，异常可能是使用单类 SVM 或基于聚类的离群值检测等方法检测到的稀有术语或不寻常的单词组合。关键是使用强调特征的存在或不存在而不是其大小的模型。
但是，也存在权衡。如果模型过度强调微小的变化，稀疏数据可能会导致更高的假阳性率。诸如插补（填充缺失值）或特征工程（例如，将稀疏特征聚合到更广泛的类别中）之类的预处理步骤可能会有所帮助，但存在扭曲数据自然稀疏性的风险。开发人员还应考虑计算效率——稀疏矩阵需要存储优化（如 CSR 格式）和避免密集计算的算法。测试多种方法（例如，比较自动编码器中的重建误差与基于树的方法）并使用特定于领域的指标（例如，用于稀有异常的精确率-召回率曲线）进行验证至关重要。在实践中，当模型与数据的固有结构一致，并且异常的定义与问题上下文明确相关时，稀疏数据中的异常检测效果最佳。