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基于聚类的孤立点检测算法得到的结果比较粗糙，不够准确。针对该问题，提出一种基于相似孤立系数的孤立点检测算法。定义相似距离以及相似孤立点系数，给出基于相似距离的剪枝策略，根据该策略缩小可疑孤立点候选集，并降低孤立点检测算法的计算复杂度。通过选用公共数据集Iris、Labor和Segment—test进行实验验证，结果表明，该算法在发现孤立点、缩小候选集等方面相比经典孤立点检测算法更有效。