本发明公开一种基于K近邻算法的异常数据检测方法、系统、设备、介质，涉及异常数据检测技术领域，以解决现有的检测方法复用性差的问题。所述检测方法包括：基于综合校验规则计算未分类数据与已分类数据集中每一已分类数据之间的相似度，并按照相似度确定未分类数据的K个邻居，根据K个邻居的类别确定未分类数据的类别，进而基于相似度确定待检测原始数据集中每一数据的类别，以确定所有的异常数据，实现异常数据检测。本发明所用的方法可以适用于所有场景下的异常数据检测，通用性强。本发明提供的基于K近邻算法的异常数据检测方法、系统、设备、介质用于对异常数据检测方法进行优化，复用性强。