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基于分类和数值型大数据异常点检测算法研究

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基于分类和数值型大数据异常点检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
  1.3 论文研究内容第13页
  1.4 论文组织结构第13-16页
第二章 相关研究工作第16-28页
  2.1 异常点相关理论第16-17页
    2.1.1 异常点的定义第16页
    2.1.2 异常点产生的原因第16-17页
    2.1.3 异常点的分类第17页
  2.2 异常点检测方法概述第17-20页
    2.2.1 基于统计的方法第18-19页
    2.2.2 基于距离的方法第19页
    2.2.3 基于密度的方法第19-20页
    2.2.4 基于聚类的方法第20页
  2.3 Hadoop平台和MapReduce编程模型第20-25页
    2.3.1 Hadoop平台第20-23页
    2.3.2 MapReduce编程模型第23-25页
  2.4 异常点检测的应用第25-26页
  2.5 本章小结第26-28页
第三章 一种基于信息熵的分类属性异常点检测算法第28-40页
  3.1 数据预处理第28-31页
    3.1.1 相关概念及定义第28-29页
    3.1.2 剪枝算法第29-31页
  3.2 基于信息熵的异常点检测第31-34页
    3.2.1 相关理论工作第31-32页
    3.2.2 相关概念及定义第32-33页
    3.2.3 基于和熵的异常点检测算法第33-34页
  3.3 辅助算法第34-35页
    3.3.1 相关概念及定义第34页
    3.3.2 属性频率值算法第34-35页
  3.4 实验结果与分析第35-38页
    3.4.1 实验环境第35-36页
    3.4.2 准确性实验分析第36-37页
    3.4.3 效率和扩展性实验分析第37-38页
  3.6 本章小结第38-40页
第四章 一种基于密度的数值属性异常点检测算法第40-58页
  4.1 K-means聚类中心的初始化第40-44页
    4.1.1 相关理论工作第41-43页
    4.1.2 相关概念及定义第43页
    4.1.3 聚类中心初始化算法第43-44页
  4.2 基于MapReduce的K-means算法第44-47页
    4.2.1 相关研究工作第44-46页
    4.2.2 基于MapReduce的高密度数据集的计算第46页
    4.2.3 基于MapReduce的K-means算法第46页
    4.2.4 基于剪枝策略的异常点候选集选择第46-47页
  4.3 基于密度的异常点检测算法第47-49页
    4.3.1 LOF理论基础第47页
    4.3.2 相关概念与定义第47-49页
    4.3.3 LOF算法第49页
  4.4 算法流程第49-51页
  4.5 实验结果与分析第51-56页
    4.5.1 实验设置第51页
    4.5.2 实验数据集第51-52页
    4.5.3 实验结果第52-56页
  4.6 本章小结第56-58页
第五章 结论第58-62页
  5.1 本文工作总结第58-59页
  5.2 研究与展望第59-62页
参考文献第62-66页
作者简介第66页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第66-68页
致谢第68页

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