연구진은 클러스터링과 이상 탐지를 통계적 이중성으로 연결하는 새로운 프레임워크를 제시했어요. Perception 알고리즘은 기댓값 기반 임계값($ ewline ext{E} < 1$)을 활용해 수동 매개변수 튜닝 없이 이상치를 식별해요. 최소 10~30개의 시드만으로도 실제 이미지·텍스트 데이터셋에서 경쟁력 있는 성능을 보여줬으며, 관찰 수와 차원에 대해 선형적 확장성을 유지해요.