本发明请求保护一种基于无监督自适应权重的心脏数据异常检测方法，包括：构造基于自适应权重优化的变分自编码器，提取并平衡不同层次数据之间的特征；构造高斯核密度估计模型，处理复杂任务输入数据的密度估计任务，进行异常检测；在自编码器的输入和输出之间构造自适应重构损失，约束自编码器能够正确学习心脏测值数据的特征；在潜空间的低维表示和相应层对应的重构数据之间构造自适应重构损失，保留特征从高维到低维的数据一致性；在输入数据和输出数据之间构造自适应重构损失；在损失函数中构造数据低维特征的数据分布的KL散度以优化采样样本和生成样本之间的差异。本发明在训练比例更少的情况下，得到更优的检测结果。