本发明公开了一种矿井瓦斯监测异常数据识别方法，考虑生产因素对瓦斯涌出的影响，对实时监测数据样本进行重构，设置初始质心向量进行聚类，对聚类中的判别样本进行分析，若存在突变情形，并在历史数据95％置信区间之外，则为小概率事件，确定监测异常，否则为正常检测数据。本方法能够有效识别煤矿井下瓦斯监测异常数据，从井下不同位置瓦斯涌出、流动与积聚特征出发，综合考虑通风因素，通风网络中流体的流动规律与上隅角瓦斯积聚源等因素，以历史监测数据统计分析为基础，通过与安全监测监控系统联机分析，对瓦斯监测异常数据进行甄别，解决瓦斯监测信息中虚假信号影响监测数据处理计算精度不高的问题与监测误报问题。