嵌入式数据库中多维离散数据检测仿真

对嵌入式数据库中多维离散数据的检测,可快速有效地提取所需数据。对多维离散数据进行检测时,需要将数据集划分为不相交的子空间集合,再依据划分斜偏度判断子空间划分的优劣,完成数据检测。传统方法利用粗糙集理论对数据特征进行缺陷识别,但不能判断出划分后子空间的优劣,导致数据检测不准确。提出基于子空间划分理论的嵌入式数据库中多维离散数据检测方法。该方法先把嵌入式数据库中的高维数据投影至低维子空间,将数据集划分为不相交的子空间集合,然后依据划分斜偏度判断子空间划分的优劣,计算最优划分子空间中数据对象的局部离群因子属性值,将欧几里德距离作为嵌入式数据库离散数据检测距离函数,结合最小划分边界矩阵对离散数据进行检测。实验结果表明,所提方法能够有效提升嵌入式数据库中多维离散数据检测精度,且检测效率较高。