ডেটা মাইনিং-এ আউটলায়ারের বিভিন্ন প্রকার রয়েছে:
গ্লোবাল আউটলায়ার (Global Outliers)
একটি প্রদত্ত ডেটা সেটে, একটি ডেটা অবজেক্ট গ্লোবাল আউটলায়ার যদি সেটি ডেটা সেটের বাকি অংশ থেকে মূলত ভিন্ন হয়। গ্লোবাল আউটলায়ারকে পয়েন্ট এনোমালি (point anomalies) বলা হয় এবং এটা আউটলায়ারের সবচেয়ে সহজ ধরন। অধিকাংশ আউটলায়ার সনাক্তকরণ পদ্ধতি গ্লোবাল আউটলàyার আবিষ্কারের লক্ষ্যে থাকে।
গ্লোবাল আউটলায়ার সনাক্ত করতে, প্রাসঙ্গিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য विचলনের একটি উপযুক্ত মাপ খুঁজে বের করা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। এজন্য একাধিক মাপ প্রস্তাবিত হয়েছে, এবং এগুলোর ওপর ভিত্তি করে আউটলায়ার সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলো একাধিক ক্যাটাগরিতে ভাগ করা হয়েছে।
গ্লোবাল আউটলায়ার সনাক্তকরণ অনেক অ্যাপ্লিকেশনে অপরিহার্য। কম্পিউটার নেটওয়ার্কে ইন্ট্রুশন সনাক্তকরণ বিবেচনা করুন: যদি একটি কম্পিউটারের যোগাযোগ আচরণ সাধারণ প্যাটার্ন থেকে ভিন্ন হয় (যেমন: কম সময়ে বড় পরিমাণ প্যাকেট প্রেরণ), এই আচরণকে গ্লোবাল আউটলায়ার হিসেবে বিবেচনা করা যায় এবং সংশ্লিষ্ট কম্পিউটারকে হ্যাকিং-এর সন্দেহজনক শিকার হিসেবে চিহ্নিত করা যায়।
কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ার (Contextual Outliers)
কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ারকে কন্ডিশনাল আউটলায়ারও বলা হয়। এই ধরনের আউটলায়ার তখন দেখা যায় যখন একটি ডেটা অবজেক্ট একটি প্রদত্ত ডেটা সেটে নির্দিষ্ট শর্তের কারণে অন্যান্য ডেটা পয়েন্ট থেকে ভিন্ন হয়।
ডেটা অবজেক্টের দুটি ধরনের অ্যাট্রিবিউট থাকে: কনটেক্সচুয়াল অ্যাট্রিবিউট এবং বيهেভিওরাল অ্যাট্রিবিউট। কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ার বিশ্লেষণ ব্যবহারকারীদের একাধিক কনটেক্সট এবং শর্তে আউটলায়ার নির্ধারণ করতে দেয়, যা অনেক অ্যাপ্লিকেশনে উপকারী।
বیهেভিওরাল অ্যাট্রিবিউটে, এটি অবজেক্টের বৈশিষ্ট্য প্রকাশ করে এবং ব্যবহার করা হয় অবজেক্টটি তার কনটেক্সটে আউটলায়ার কিনা তা নির্ধারণ করতে। তাপমাত্রা উদাহরণে, বیهেভিওরাল অ্যাট্রিবিউট হতে পারে তাপমাত্রা, আর্দ্রতা এবং চাপ।
কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ার লোকাল আউটলায়ারের একটি সাধারণীকরণ, যেটি ঘনত্ব-ভিত্তিক আউটলায়ার বিশ্লেষণ পদ্ধতিতে পরিচয় করানো হয়েছিল। একটি ডেটা সেটে একটি অবজেক্ট লোকাল আউটলায়ার যদি এর ঘনত্ব তার লোকাল এলাকার থেকে (যেখানে এটি পাওয়া যায়) মূলত ভিন্ন হয়।
গ্লোবাল আউটলায়ার সনাক্তকরণ কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ার সনাক্তকরণের একটি বিশেষ পদ্ধতি হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে যেখানে কনটেক্সচুয়াল অ্যাট্রিবিউটের সেট খালি। অন্য কথায়, গ্লোবাল আউটলায়ার সনাক্তকরণ পুরো ডেটা সেটকে কনটেক্সট হিসেবে বিবেচনা করে। কনটেক্সচুয়াল আউটলায়ার বিশ্লেষণ ব্যবহারকারীদের নমনীয়তা দেয় যাতে একাধিক কনটেক্সটে আউটলায়ার নির্ধারণ করা যায়, যা অনেক অ্যাপ্লিকেশনে আশাঙ্কিত।
কলেক্টিভ আউটলায়ার (Collective Outliers)
একটি প্রদত্ত ডেটা সেটে, যখন ডেটা পয়েন্টের একটি সেট বাকি তথ্য সেট থেকে বিচ্যুত হয়, তখন সেটাকে কলেক্টিভ আউটলায়ার বলা হয়। তাই, নির্দিষ্ট ডেটা অবজেক্টগুলো এককভাবে আউটলায়ার নাও হতে পারে, কিন্তু যখন সেগুলো সমগ্ররূপে বিবেচনা করা হয়, তখন সেগুলো আউটলায়ার হিসেবে আচরণ করতে পারে।
এই ধরনের একাধিক আউটলায়ার সনাক্ত করতে, একাধিক ডেটা অবজেক্ট দ্বারা প্রদর্শিত আউটলায়ার আচরণের পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কে ব্যাকগ্রাউন্ড ডেটা জানা প্রয়োজন।
