预处理在异常检测中至关重要，它可以准备数据，以便算法能够有效地识别异常模式。 常见的技术包括数据清理、缩放和特征工程。 数据清理解决诸如缺失值、重复项或可能扭曲结果的异常值之类的问题。 缩放确保特征处于可比较的尺度上，这对于基于距离的模型至关重要。 特征工程将原始数据转换为有意义的表示形式，例如聚合时间序列数据或创建交互项。 这些步骤通过减少噪声和突出显示相关模式来提高模型准确性。
一个关键的预处理步骤是处理缺失数据。 例如，如果传感器读数存在空白，则可以使用诸如均值/中值插补之类的技术或使用诸如 KNNImputer 之类的算法来填充合理的值。 异常值移除是另一个考虑因素：在应用异常检测之前使用 Z-score 或四分位距 (IQR) 过滤极端值可以防止模型将预处理阶段的噪声误认为是真正的异常。 诸如标准化（例如，scikit-learn 的 StandardScaler）或最小-最大归一化之类的缩放方法可确保温度（0–100°C）和压力（0–1000 psi）之类的特征不会使诸如 k-NN 或聚类算法之类的基于距离的模型发生倾斜。 对于时间序列数据，重采样或滚动窗口统计（例如，24 小时平均值）可以将原始时间戳转换为可操作的特征。
诸如 PCA 或自编码器之类的降维技术可以简化高维数据，同时保留基本模式。 例如，PCA 可以将 100 个传感器指标压缩为 10 个主成分，从而使诸如 Isolation Forest 之类的模型更容易检测到偏差。 对分类变量进行编码（例如，将“设备类型”标签转换为 one-hot 向量）对于混合数据类型也至关重要。 最后，时间或空间聚合（例如，汇总每小时的 API 调用计数）可以揭示隐藏在粒度数据中的异常。 这些步骤共同确保输入数据与异常检测算法的假设相符，无论它是统计方法、机器学习模型还是深度学习方法。