摘要：针对高维数据集中的离群点挖掘任务，给出了一种基于基尼指标和属性相关性分析的高维数据离群点挖掘算法。该算法首先采用属性相关性分析方法，删除高维数据集中的冗余属性，缩减了数据集的大小；其次采用基尼指标作为离群度量因子，从缩减后的数据集中，挖掘出不同离群程度的数据点；最后，实验采用天体光谱数据作为实验数据集，经实验验证，该算法对高维数据集中离群点的挖掘算法是有效的和可行的，其效率得到了明显的提高。

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