作为数据挖掘的重要分支,尽管离群检测和聚类分析已被广泛研究多年,现仍处于蓬勃发展阶段。在离群检测和聚类分析任务中,特别是局部离群检测和基于局部密度的聚类分析,最近邻搜索方法起着非常重要的基础性作用。但传统最近邻居搜索方法,如k-最近邻居（k-nearest neighbors,k NN）和逆k-最近邻居（Reverse k-nearest neighbors,Rk NN）等,它们简单但单一的近邻搜索方式难以适应形状和分布比较复杂的数据。因此,当数据分布比较复杂时,基于传统搜索方法设计的局部离群检测和聚类分析算法通常存在适应性和参数敏感性等方面的问题。为解决上述问题,本文提出了一种新的最近邻搜索方法并基于该方法开发新的离群检测和聚类算法。传统最近邻搜索方法在量化邻域时通常存在的适应性和参数设置问题,基于此,一种新的近邻搜索方法——基于动态团的最近邻居搜索方法,首先被提出。与以往最近邻搜索方法不同,动态团最近邻居搜索方法以动态的数据对象集而非固定且唯一数据对象作为参考搜索近邻。与传统最近邻方法相比,新搜索方法量化的邻域在没有任何假设性前提的情况下,具有更好的结构稳定性、适应性和参数不敏感性。利用新开发的最近邻居搜索方法的上述优势,本文分别提出了基于动态团最近邻居的局部离群检测算法和基于动态团最近邻居代表点的密度峰聚类算法。基于动态团最近邻居的局部离群检测算法不仅引入动态团最近邻搜索方法量化数据邻域,并且定义了新的局部异常因子用于量化数据局部区域含有离群点的可能性,算法最后根据动态团最近邻居的基本特征,可以非常容易地将离群点从各个异常区域分离开来。新的局部离群检测算法不仅适应于任意形状数据,大幅提高关于较复杂数据的离群点检测精度,还能同时识别离群点和离群点集,且在较大的邻域取值范围内具有很强的鲁棒性。同时,结合基于动态团最近邻居的局部离群检测算法的有效性和K-means的效率,提出了一个新的混合局部离群检测算法。该混合算法可在不显著牺牲检测质量的情况下处理较大规模数据的局部离群检测问题,且对K-means划分结果不敏感。在聚类分析方面,基于动态团最近邻居代表点的密度峰聚类算法首先利用动态团最近邻居代表点在很好反映原数据的基本特征的情况下,显著减少了数据规模。同时,引入动态团最近邻居重新定义了传统密度峰聚类算法中三个核心概念:局部密度,相对距离和决策规则,显著缓解了传统密度峰聚类及其变体算法在处理较复杂数据时,因假聚类中心而导致的聚类质量、参数敏感等问题。大规模聚类算法是当前数据挖掘邻域中的一个研究热点,研究者们一直致力于开发快速而有效的离群检测算法和聚类算法以处理较大规模数据集。本文结合代表点和局部密度思想提出基于代表点快速决策的大规模聚类算法。该算法以K-means划分的子簇中心作为代表点,并引入动态团最近邻居方法构建代表点稀疏邻域图,最后通过新设计的三点决策快速有效地划分该稀疏图并根据图划分结果标记数据。新的大规模聚类算法仅需线性的时间和空间复杂度,且无任何人为设置参数。上述方法经包括人工和真实数据在内的广泛实验证明了它们的有效性。