【摘 要】
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针对大数据的数据量大、维数高的特征,论文提出了一种新型的分布式离群点检测算法-VDOD。在数据预处理阶段,提出了基于方差的数据划分方法,划分过程中建立KD树,通过KD树将数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“多视图信息融合的乳腺肿块计算机辅助诊断关键技术研究”(编号:61302192);国家科技支撑计划项目子课题“民族特色农产品多语言网络交易展示平台关键技术集成与应用示范”(编号:2015BAD29B01)资助
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针对大数据的数据量大、维数高的特征,论文提出了一种新型的分布式离群点检测算法-VDOD。在数据预处理阶段,提出了基于方差的数据划分方法,划分过程中建立KD树,通过KD树将数据均匀地分配到各个计算节点;在离群点检测阶段,通过R树进行批量过滤。最后,基于真实数据集和人工数据集验证了VDOD算法的有效性。实验结果表明,相对于现有算法,文中算法可以显著提高计算效率并大幅降低网络开销。
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