Algorithm 我如何找到异常亚群体

我的问题是：我基本上有一个对象集合，可以将它们看作是一个包含多列的数据库表，类似于：

表名：人 柱： 身份证件 插入日期 0-9岁为1岁，10-19岁为2岁，依此类推， 面类型1表示圆形，2表示椭圆形等， 小号手码1，中号手码2等， 患有慢性病1是2否， 有精神问题史1是2否， 和其他类似的专栏。总共有30列。其中任何一个都可能出现异常值

有时，异常行会大量插入到该数据库表中。例如，在8月20日插入的整个亚群体中，例如所有年龄在30-39岁之间的人，95%的人只有一轮，而其余5%的人有其他正常值

我的问题是，我如何能够自动检测并报告这种异常行为？我的限制是我不能以任何方式预先验证数据。我只能在事件发生后才发现，如果有帮助的话，把这些人想象成网站上的访问者——我只是把他们记录下来，然后扔掉垃圾。我不期望实现，只是一些详细的想法。我可以使用什么样的算法？人工智能算法，遗传算法，更简单的图形？这通常是怎么做的

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谢谢

我建议看一下关于异常检测的，因为它提供了很多想法，例如寻找集群

除此之外，我能想到的一个简单方法是，首先按日期，然后按年龄对数据进行排序，然后检查特定特征是否经常或很少可疑地出现。异常测试可能如下所示：

获取当前特征的比率 检查比率是否足够超出范围 越界可能表示与标准的特定距离：

function outOfBounds(trait, index)
  norm = 1 / number of distinct traits
  ratio = number of people with trait / total number of people
  return abs(norm - ratio) > ratio;
end function;