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本文介绍了一种名为PB-KNN的异常检测算法，该算法通过预处理和聚类技术来提高检测效率，并使用K近邻策略确定数据点是否为异常值。文中详细描述了算法流程，包括初始化邻居集、更新异常值集合等步骤。

http://www.cnblogs.com/piags/archive/2012/11/06/2757683.html
插入算法
参照 http://www.ctex.org/documents/packages/verbatim/index.htm 中的algorithms章节，下面举例说明需要注意的几点

代码范例

\begin{algorithm} \caption{PB-KNN Algorithm} \label{alg_PB-KNN} \algblock[Name]{Begin}{End} \begin{algorithmic}[1] \scriptsize \Require DataSet $D$, parameters $k$,$n$ \Ensure outliers set $OutSet$ \Begin \State Classify and pre-pruning, get $D=\{D_1,D_2,\cdots,D_n\}$ \State Sort subsets and clusters,get $C=\{C_1,C_2,C_3,C_4\}$ \ForAll {cluster $C_i\in C$} \ForAll {data $p\in C_i$} \State Inti $Neig(p)$ \ForAll {data $q\in  C_i$ \textbf{and} $q\neq p$}         \If {$Avg_D(q)+\mathrm{distance}(p,q)\leq OutValue$}         \State data $p$ is not an outlier, \textbf{break}         \EndIf         \If {$Avg_D(p)\leq OutValue$ \textbf{and} $|Neig(p)|=q$}         \State data $p$ is not an outlier, \textbf{break}         \EndIf         \If {$\text{distance}(p,q) \leq              \text{Maxdistance}(p,Neig(p))$}         \State Update $Neig(p)$ by $q$         \EndIf         \If {$Avg_D(p)> OutValue$}         \State Update $OutSet$ by $p$         \EndIf         \If {$|OutSet|=n$}         \State Update $OutValue$ by $\text{Min}(OutSet)$         \EndIf    \EndFor     \EndFor \EndFor     \State \textbf{return} $OutSet$ \End \end{algorithmic}\end{algorithm}

$\begin{algorithm} \caption{PB-KNN Algorithm} \label{alg_PB-KNN} \algblock[Name]{Begin}{End} \begin{algorithmic}[1] \scriptsize \Require DataSet $D$, parameters $k$,$n$ \Ensure outliers set $OutSet$ \Begin \State Classify and pre-pruning, get $D=\{D_1,D_2,\cdots,D_n\}$ \State Sort subsets and clusters,get $C=\{C_1,C_2,C_3,C_4\}$ \ForAll {cluster $C_i\in C$} \ForAll {data $p\in C_i$} \State Inti $Neig(p)$ \ForAll {data $q\in C_i$ \textbf{and} $q\neq p$} \If {$Avg_D(q)+\mathrm{distance}(p,q)\leq OutValue$} \State data $p$ is not an outlier, \textbf{break} \EndIf \If {$Avg_D(p)\leq OutValue$ \textbf{and} $|Neig(p)|=q$} \State data $p$ is not an outlier, \textbf{break} \EndIf \If {$\text{distance}(p,q) \leq \text{Maxdistance}(p,Neig(p))$} \State Update $Neig(p)$ by $q$ \EndIf \If {$Avg_D(p)> OutValue$} \State Update $OutSet$ by $p$ \EndIf \If {$|OutSet|=n$} \State Update $OutValue$ by $\text{Min}(OutSet)$ \EndIf \EndFor \EndFor \EndFor \State \textbf{return} $OutSet$ \End \end{algorithmic} \end{algorithm}$

结果图