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孤立点是数据对象在某些属性（维）上波动形成的。由此，本文提出了关键属性的概念，用于描述影响数据稳定性的属性。在真实数据集中，只有一部分属性是能够决定某数据是否是孤立点的关键属性。由此，本文提出了关键属性隶属度的定义及其求解算法，并在此基础上提出了一种新的基于属性距离和的孤立点检测算法。实验结果表明，该算法较基于单元的算法在效率及维数可扩展方面均有显著提高。