【摘 要】
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传统离群点检测算法基本针对集中式数据处理,随着数据规模的不断扩大,传统算法的处理效率已经受限。基于此,提出基于大数据分析的海量数据离群点检测算法,在确定聚类区域、数
【机 构】
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长春工业大学人文信息学院信息工程系
【基金项目】
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吉林省教育科学规划课题:项目名称:计算机科学与技术专业“互联网+教育”混合式教学变革研究项目号:GH170924
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传统离群点检测算法基本针对集中式数据处理,随着数据规模的不断扩大,传统算法的处理效率已经受限。基于此,提出基于大数据分析的海量数据离群点检测算法,在确定聚类区域、数据集的预处理以及离群点划分的基础上,对其算法定义进行描述,实现对离群度的检测。根据实验结果的对比,设计的算法在检测正确率上相比于传统算法而言,拥有较大优势,具体体现在其算法检测的正确率基本在80%以上,最高可达99%,且随着节点数量的增多,并不对其检测造成消极影响。
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