[发明专利]一种Spark平台下基于k-means聚类的异常数据清洗方法在审
| 申请号： | 202111042937.1 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113886289A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王军;王志明;隋鹤铭;焦美晴 | 申请（专利权）人： | 沈阳化工大学 |
| 主分类号： | G06F12/123 | 分类号： | G06F12/123 |
| 代理公司： | 沈阳技联专利代理有限公司 21205 | 代理人： | 张志刚 |
| 地址： | 110142 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种Spark平台下基于k‑means聚类的异常数据清洗方法，涉及一种工业系统异常数据清洗方法，该方法提出了基于RDD权重值的替换算法LRU‑W，并在Spark框架中替换掉默认的缓存替换策略。提出了基于Spark平台下异常数据清洗方法，设计使用Canopy算法以及加权欧氏距离对K‑means数据聚类算法做出了一定的优化及改进。通过使用这种方法在工业大数据环境中清理异常数据，可以在数据确定的准确性和加速性方面获得良好的实验性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 spark 平台 基于 means 异常 数据 清洗 方法 | ||
【主权项】：
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