【摘 要】
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针对海量数据中离群点的挖掘，将网格聚类和MapReduce编程模型相结合，排除不可能包含离群点的网格，再用LOF算法对剩余网格中的数据进行离群点检测。为了提高网格聚类的检测精度，本
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,朔黄铁路发展有限公司原平分公司
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针对海量数据中离群点的挖掘，将网格聚类和MapReduce编程模型相结合，排除不可能包含离群点的网格，再用LOF算法对剩余网格中的数据进行离群点检测。为了提高网格聚类的检测精度，本文提出了一种基于聚类半径的改进算法。实验表明了该算法的有效性，同时分析了在节点数不同的情况下，网格聚类所用时间，证明了基于MapReduce的网格聚类适合处理海量时序数据。
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