多元数据中的异常检测同时分析多个特征，以识别偏离正常行为的模式。与检查单个变量的单变量方法不同，多元技术考虑变量之间的交互，这至关重要，因为异常通常通过意外的组合来表现。例如，服务器可能单独显示正常的 CPU 和内存使用率，但它们的联合峰值可能表明存在问题。多元方法对这些关系进行建模，以检测单特征方法会遗漏的细微偏差。
常见技术包括统计模型、机器学习算法和降维。诸如马氏距离之类的统计方法测量数据点与分布中心的距离，同时考虑变量相关性。诸如 Isolation Forests 之类的机器学习模型通过随机拆分特征来隔离异常，期望离群值需要更少的拆分。自编码器是一种神经网络，将输入数据压缩为较低维度的表示并重建它；高重建误差表示异常。例如，在欺诈检测中，交易在金额和位置上可能单独看起来正常，但当两者一起分析时会出现可疑。诸如 DBSCAN 之类的聚类算法对相似的数据点进行分组，标记那些不属于任何聚类的数据点。这些方法处理变量之间的相互依赖关系，使其对于诸如传感器网络或金融交易之类的复杂数据集有效。
挑战包括计算复杂性和“维度诅咒”。随着特征数量的增长，数据稀疏性增加，使得区分异常变得更加困难。诸如 PCA 之类的技术通过将数据投影到较低维空间同时保留方差来减少维度，从而简化分析。但是，特征选择仍然至关重要——不相关的变量可能会引入噪声。可伸缩性是另一个问题；诸如自编码器之类的方法对于高维数据需要大量的计算资源。尽管存在这些挑战，多元异常检测已广泛用于工业监控（例如，从多个传感器读数中检测设备故障）和医疗保健（例如，识别异常患者体征）等应用中。开发人员应优先考虑理解变量关系、预处理数据（例如，归一化）以及使用标记的异常验证模型，以提高准确性。