为适应数据集分布形状多样性以及克服数据集密度问题，针对已有算法对离群簇检测效果欠佳的现状，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlierdetectionbasedonK-nearestneighborhoodMST）。算法结合密度与方向因素，提出一种基于K-近邻的不相似性度量，然后带约束切割基于此度量构建的最小生成树从而获得离群点。算法可以有效地检测出局部离群点以及局部离群簇，与LOF、COF、KNN及INFLO算法的对比结果也证实了算法的优越性能。