यह शोधपत्र यादृच्छिक प्रधान घटक विश्लेषण (RPCA) पर आधारित एक नवीन अपर्यवेक्षित आउटलायर संसूचन विधि प्रस्तावित करता है। अनुमानित K-निकटतम पड़ोसी (KNN) खोज पर RPCA फ़ॉरेस्ट के प्रदर्शन से प्रेरित होकर, हम एक नवीन अपर्यवेक्षित आउटलायर संसूचन विधि विकसित करते हैं जो आउटलायर संसूचन के लिए RPCA फ़ॉरेस्ट का उपयोग करती है। हम प्रायोगिक परिणाम प्रस्तुत करते हैं जो दर्शाते हैं कि प्रस्तावित विधि कई डेटासेट पर मौजूदा और अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है और अन्य डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी है। प्रस्तावित विधि का विस्तृत विश्लेषण उच्च सामान्यीकरण क्षमता और गणनात्मक दक्षता प्रदर्शित करता है, जो अपर्यवेक्षित आउटलायर संसूचन के लिए एक व्यवहार्य विकल्प के रूप में इसकी क्षमता को उजागर करता है।
