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一种基于改进KNN的大数据离群点检测算法
被引量:
4
1
作者
黄建理
杜金燃
+1 位作者
谢家全
秦科
《计算机与现代化》
2017年第5期67-70,75,共5页
针对KNN算法在大数据离群点检测领域中难以处理高维数据和时间复杂度过高的这2个缺点,提出一种基于AOR(属性重叠率)的分类方法,并对KNN算法进行改进。首先对数据进行基于AOR的降维处理,使得数据可处理维度大大增加,然后对传统的KNN算法...
针对KNN算法在大数据离群点检测领域中难以处理高维数据和时间复杂度过高的这2个缺点,提出一种基于AOR(属性重叠率)的分类方法,并对KNN算法进行改进。首先对数据进行基于AOR的降维处理,使得数据可处理维度大大增加,然后对传统的KNN算法进行剪枝改进,减少了大量的无效计算。实验结果表明,本文算法对维度高、容量大的大数据样本在运行效率、准确度等方面有较大的提升。
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关键词
大数据
KNN
降维
属性重叠率
剪枝
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题名
一种基于改进KNN的大数据离群点检测算法
被引量:
4
1
作者
黄建理
杜金燃
谢家全
秦科
机构
南方电网科学研究院有限责任公司智能电网研究所
出处
《计算机与现代化》
2017年第5期67-70,75,共5页
基金
四川省科技厅科技支撑计划项目(2013GZ0141)
文摘
针对KNN算法在大数据离群点检测领域中难以处理高维数据和时间复杂度过高的这2个缺点,提出一种基于AOR(属性重叠率)的分类方法,并对KNN算法进行改进。首先对数据进行基于AOR的降维处理,使得数据可处理维度大大增加,然后对传统的KNN算法进行剪枝改进,减少了大量的无效计算。实验结果表明,本文算法对维度高、容量大的大数据样本在运行效率、准确度等方面有较大的提升。
关键词
大数据
KNN
降维
属性重叠率
剪枝
Keywords
big data
KNN
reduce dimension
attribute overlapping rate
pruning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进KNN的大数据离群点检测算法
黄建理
杜金燃
谢家全
秦科
《计算机与现代化》
2017
4
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