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文檔簡介
1、離群數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究內(nèi)容之一，是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中明顯與其他數(shù)據(jù)行為不一致的對象，在許多鄰域有著廣泛的應(yīng)用，例如：網(wǎng)絡(luò)入侵檢測、信用卡欺詐、天氣預(yù)報監(jiān)測等。但隨著分布、異構(gòu)、海量數(shù)據(jù)集的大量出現(xiàn)，采用集中式方法將無法滿足實際需求。本文，針對兩種不同的數(shù)據(jù)集分割（水平劃分和垂直劃分），采用網(wǎng)格作為分布式計算平臺，對離群數(shù)據(jù)分布式挖掘算法進行了研究，其主要研究工作如下：
(1)網(wǎng)格環(huán)境下的離群數(shù)據(jù)分布式挖掘算法。該算法針對數(shù)
2、據(jù)集的垂直分割，首先采用局部離群因子LOF，在各個分節(jié)點上，計算數(shù)據(jù)對象之間的局部距離；其次，在主節(jié)點上，利用網(wǎng)格服務(wù)合并生成MinPts距離鄰域，從而完成KNN查詢過程；然后，將MinPts距離鄰域傳回分節(jié)點，完成LOF值的計算；最后，采用KDD CUP99作為數(shù)據(jù)集，實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。
(2)基于微粒群和子空間的離群數(shù)據(jù)分布式挖掘算法。該算法針對數(shù)據(jù)集的水平分割，以基于微粒群和子空間的離群數(shù)據(jù)挖掘(OM-PS
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