Выбросы — это точки, которые не следуют общей тенденции, какой бы она ни была. Что считать тенденцией зависит от задачи, но поиск таких точек в многомерном пространстве часто сводится к применению Isolation Forest, Local Outlier Factor, KNN или DBSCAN. Сюда же можно добавить дешевый и эффективный PCA, смысл использования которого, в том, что чем больше требуется компонент для восстановления точки из сжатого представления в исходное с заданной точностью, тем более аномальной является точка (классический PCA чувствителен к выбросам, поэтому лучше взять его устойчивые аналоги - robust PCA). В предыдущем посте я брал датасет англоязычных песен на Spotify за 5 лет, тут воспользовался им снова. По музыкальным характеристикам треков оценил минимально количество компонент PCA для реконструкции фичей каждого трека с фиксированной погрешностью, и усреднил их количество по каждому исполнителю. Также усреднил популярность.