《表4 算法执行效率对比2》

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《一种基于邻域系统密度差异度量的离群点检测算法》

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通过向良性肿瘤诊断数据集合中添加恶性肿瘤的诊断数据（即离群点），测试各算法在不同规模的数据集中的执行效率。表4中截取距离R、近邻参数k均为各算法在对应规模数据集中最高准确率时的参数取值。从表4可知，NSD算法在四组数据集中的平均运行时间为3.65 s，LDOF平均运行时间为4.82 s，LOF平均运行时间为4.47 s，CBOF算法的平均运行时间为4.14 s，实验证明NSD算法的执行效率优于LDOF、LOF和CBOF算法。