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基于MapReduce的混合数据孤立点检测算法: 收藏
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引用; 《小型微型计算机系统》2014年第9期35卷 1961-1966页; 作者：郭一鹏梁吉业赵兴旺山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006; 在处理混合型大数据时,已有孤立点检测算法往往存在时间代价大、适用性差等问题.为了解决这一问题,本文基于最近邻思想提出了一个混合数据孤立点检测算法.该算法依据邻域计数的思想给出混合数据对象之间的相异性度量,并基于最近邻定义...; 在处理混合型大数据时,已有孤立点检测算法往往存在时间代价大、适用性差等问题.为了解决这一问题,本文基于最近邻思想提出了一个混合数据孤立点检测算法.该算法依据邻域计数的思想给出混合数据对象之间的相异性度量,并基于最近邻定义了对象的孤立度,进而设计出一个混合数据孤立点检测算法,并且基于MapReduce编程模型对该算法进行了并行化设计以进一步提高算法执行效率.最后,在UCI数据集上通过与已有算法比较实验结果表明,本文提出的混合数据孤立点检测算法能有效地检测出孤立点,具有参数少、检测精度高的优点;算法的并行化实现提高了算法对混合型大数据的孤立点检测效率.; 来源：详细信息评论

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