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现有的大多数孤立点检测算法都需要预先设定孤立点个数，并且还缺乏对不均匀数据集的检测能力。针对以上问题，提出了基于聚类的两段式孤立点检测算法，该算法首先用DBSCAN聚类算法产生可疑孤立点集合，然后利用剪枝策略对数据集进行剪枝，并用基于改进距离的孤立点检测算法产生最可能孤立点排序集合，最终由两个集合的交集确定孤立点集合。该算法不必预先设定孤立点个数，具有较高的准确率与检测效率，并且对数据集的分布状况不敏感。数据集上的实验结果表明，该算法能够高效、准确地识别孤立点。