[发明专利]一种提升异常数据挖掘筛选的方法在审
| 申请号： | 201911352941.0 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111125470A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 唐雪飞;张青龙;徐鑫;孙文昌;胡茂秋 | 申请（专利权）人： | 成都康赛信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06F16/903 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 610054 四川省成都市成华区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种提升异常数据挖掘筛选的方法，应用于数据分析领域，针对现有技术在在动态增加的数据环境中实现起来很困难的问题；本发明首先采用传统的聚类算法对数据集进行聚类，获得初始的聚类簇与异常数据集；对于新增的数据对象计算它和这些簇核心对象的距离，然后计算最小距离所在的簇，加入最小距离小于给定的半径r，则将该新增的数据对象并入该簇中，如果新增的数据队形没有并入到任何初始簇中，则将该数据加入异常数据集中；通过本发明的方法不必再次调用原算法对整个数据集进行重新的聚类，大大的节省了计算时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 异常 数据 挖掘 筛选 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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