時系列データにおける異常の分類

点異常（Point Anomalies）：個々のデータ点が、他のデータ点と比較して異常である場合。例えば、音響イベントの強度が瞬間的に極端に高くなるなど。

文脈的異常（Contextual Anomalies）：特定の文脈においては異常であるが、他の文脈では正常である場合。例えば、日中の会話は正常だが、深夜の大きな話し声は異常と見なされるなど。

集合的異常またはパターン異常（Collective/Pattern-wise Anomalies）：個々のデータ点は正常でも、それらの連続したシーケンス（パターン）が異常である場合。これには、トレンドの変化（例：咳の頻度が徐々に増加）、周期性の変化（例：睡眠中の無呼吸イベントの発生間隔の異常）、形状異常（shapelet anomaly、例：特定の音響イベントの持続時間が通常より極端に短い、または長い）などが含まれます。