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将数据挖掘技术应用于高速公路联网收费数据是当今高速公路决策系统的发展方向.随着高速公路的建设与发展,高速公路防逃费问题成为了高速公路决策系统的重要组成部分。本文主要是从海量的高速公路收费数据中利用数据挖掘技术发现有明显逃费行为迹象的异常数据。文章中使用了划分聚类算法-K-means 聚类和离群点检测-DBSCAN基于密度聚类算法。实验结果表明这两种数据挖掘方法可以有效地识别和正常高速公路通行行为明显不同的高速公路逃费行为。