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OPTICS是一种基于密度的聚类方法，可以处理具有不同密度的点集。 但是，OPTICS的异常值检测能力受到多个因素的限制，例如不同的参数和不同的点集形状。 因此，提出了一种基于OPTICS的离群值检测方法，称为OD-OPTICS，它增加了预处理过程并修改了CD计算方法。 首先，执行提供关键半径的半径过滤策略； 并反映出该点集的关键距离。 然后，为了过滤无效半径并选择最合适的半径，提出了覆盖空间模型。 在我们建立的三个规则的影响下，可以通过覆盖空间来计算两个相邻点之间的基本距离。 此外，对CD的计算进行了优化，以便可以放大法向点砂离群值之间的差值。 在实验部分中，演示了预处理细节，并测试了OD-OPTICS在公共点集上的有效性； 为了验证OD-OPTICS的优化和可检测性，将所提出的方法与OPTICS和其他四种典型方法进行了比较。 结果表明，OD-OPTICS的检测性能优于OPTICS。