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为提高现有背景离群点检测算法背景子图划分的准确性，提出一种基于K—way谱聚类的背景离群点检测算法。构造图模型，对其进行K—way划分，使得到的背景子图具有解释性意义，从划分后的背景子图中获得离群点。实验结果表明，该算法的H指标提高50％，V1指标降低70％，其精确度有较大提高，且没有对图的结构进行改变，不会丢失重要信息。