在离群点的研究过程中发现，传统的离群点检测算法精度较低而敏感性过高.为了改善这一现状，在相邻区域数据对象密度差异计算的基础上提出了一种NSD离群点检测算法.首先确定截取距离内与数据集中对象相邻的点的数量，接下来计算邻域点的分布密度并与对象密度进行对比，以判断二者在同一簇特征下的相似性，最后对离群点进行定位.对所提出算法的精度和参数敏感度进行了校正，实际应用结果表明，算法切实有效，适于推广.
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