本发明提供一种基于天文光谱数据的离群天体分类方法，批量获取原始的天文光谱数据，将其中已知标签的天文光谱数据分别作为训练集和测试集，其中的未知天文光谱数据待分类，对所得原始的天文光谱数据的高维特征向量进行降维处理，根据所得低维的特征向量计算出离群分数，对所述天文光谱数据进行二分类；构建三元组样本；向三元组随机损失的神经网络模型中投入经过降维处理后的未知天文光谱数据，得到新的特征向量，得到未知光谱数据的新特征向量并计算该数据的离群分数，再使用训练后设定的新阈值，识别出天文光谱数据中的离群数据；该方法具有数据处理时间短、精准度高、能快速识别出离群天体等优点。