一种改进的基于距离计算的局部离群点检测算法

作　　者： 龚杉；王亮

摘　　要： 随着大数据技术的发展，局部离群点检测在异常识别中具有重要作用。文章针对传统局部离群点检测算法在处理高维异构数据时存在的特征权重均等、邻域参数固定等问题，提出了一种改进的基于距离计算的局部离群点检测算法。该算法引入基于数据分布特征的加权距离度量方法，并设计动态邻域确定策略，从而提升对不同密度分布的适应能力。实验结果表明，所提算法在多个真实数据集上相较于 KNN、LOF 及孤立森林等方法，在 F1 分数、AUC 等指标上均取得显著提升。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-02