江西师范大学学报（自然科学版）
江西師範大學學報（自然科學版）
강서사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGXI NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES EDITION）
2014年
5期
454-458,495
,共6页
大数据%离群点检测方法%改进策略
大數據%離群點檢測方法%改進策略
대수거%리군점검측방법%개진책략
big data%outlier detection method%improvement strategies
通过对当前有代表性的离群数据检测方法的分析和比较，总结了各方法的特性及优缺点。针对大数据的数据量大、维数高的特性，分析了离群点检测方法的改进策略，并以 T-ODCD 算法和 AROD 算法为例，进一步说明离群点检测改进策略。
通過對噹前有代錶性的離群數據檢測方法的分析和比較，總結瞭各方法的特性及優缺點。針對大數據的數據量大、維數高的特性，分析瞭離群點檢測方法的改進策略，併以 T-ODCD 算法和 AROD 算法為例，進一步說明離群點檢測改進策略。
통과대당전유대표성적리군수거검측방법적분석화비교，총결료각방법적특성급우결점。침대대수거적수거량대、유수고적특성，분석료리군점검측방법적개진책략，병이 T-ODCD 산법화 AROD 산법위례，진일보설명리군점검측개진책략。
The paper compared and analyzed major outlier detection method and their features and merit and demerit were summarized. In addition,in view of the large amount of data and high dimension of the big data,improvement strategies of outlier detection method were analyzed. Improvement strategies of outlier detection were further illustra-ted by T-ODCD and AROD algorithms.
