数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的知识。随着数据挖掘技术的迅速发展,聚类分析和孤立点检测技术已经广泛应用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究等许多领域。聚类及孤立点检测算法研究已经成为数据挖掘领域非常活跃的一个研究课题。本文介绍了数据挖掘理论,对聚类及孤立点检测算法进行了深入地分析研究。在分析了基于密度的聚类算法和基于密度的孤立点算法的基础上,提出了基于对称邻域的孤立点检测算法(ODBSN)和基于r-邻域的聚类算法(RNBC)。在ODBSN算法中,引入了反向k-近邻的概念,设计了基于对称邻域的孤立因子检测算法,提高了基于密度的孤立点检测算法的效率。ODBSN算法不需要计算数据对象的可达距离和可达密度,大大降低了计算复杂性,同时基于对称邻域的孤立因子(SNOF)对孤立点的度量,提高了孤立点检测的准确性。在RNBC算法中,引入了相对密度因子的概念,设计了一种新的基于密度的聚类算法。与聚类算法DBSCAN相比,该算法有两个优势:第一,算法利用相对密度因子来区分局部核心点与局部边界点,根据局部数据分布进行聚类,从而获得了多密度级别的类;第二,算法利用相对密度因子衡量一个点的孤立程度,使得算法在聚类同时还能有效地检测出孤立点。本文用Java实现了ODBSN算法、RNBC算法、LOF算法和DBSCAN算法。实验结果表明,ODBSN算法和RNBC算法能够分别准确、有效的发现孤立点和聚类,并在检测效果上分别较LOF算法和DBSCAN算法有一定的优越性。