基于方形邻域的离群点查找新方法

提出一种基于密度的快速查找离群点的算法-基于方形邻域的离群点查找算法(ODBSN),该算法把DBSCAN算法的邻域改造成方形邻域,并吸收基于网格算法的思想,用密集的方形邻域快速排除非离群点;用邻域扩张的思想代替网格划分克服了基于网格算法中"维灾”缺点;同时用局部偏离指数指示离群点的偏离程度,又具有识别精度高和偏离程度可度量的优点.理论分析表明该算法性能优于著名的基于密度的算法,实验表明,ODBSN算法能在各种形状分布与各种密度的数据中有效地查找离群点,速度明显优于LOF与DBSCAN算法.