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针对当前数据分区挖掘技术只考虑数据本身固定特征而忽略了异常数据混沌性特征以及计算异常数据特征成本较高的现状,设计了大数据混沌性特征提取方案及聚类分区挖掘算法,实现了大数据的简化分区和异常数据的准确挖掘。通过仿真实验,验证了所提方法对不同大数据集可进行准确的异常数据挖掘,并具有较高的鲁棒性和效率。