基于大数据的高效分布式离群点检测算法
根据大数据的特征即数据量大、维数高,本文提出了基于大数据的高效分布式离群点检测算法.该种算法就是在数据处理的初级阶段,根据计算距离的方法将数据进行精确的计算,并在计算的过程中建立查询检测模型,通过模型将数据进行二次检测;进入离群点检测的阶段,通过大数据模型对其结果进行批量的过滤.最后,就在基于距离的数据与局部数据集验证相结合的方式去检验大数据的实效性与精确度.实验结果表明,与现有算法相对比,基于距离的算法在一定程度上大大提高了计算的精确率.
大数据、分布式、离群点检测、算法
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G642(高等教育)
2019-04-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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