【摘 要】
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针对目前高维数据量急剧增加，离群点检测技术精准度低、所需内存大、检测时间长等问题，提出了基于网格划分和局部线性嵌入方法（Locally Linear Embedding, LLE）的高维数据离群点自适应检测方法.根据高维数据的空间维度进行网格划分，设定单元格邻近单元数量，降低运行开销，减少计算时间.采用局部线性嵌入方法（LLE）,分析不同组合数据点的局部特性，准确描述高维数据结构，完成高维数据集预
【基金项目】
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2021年度广东省重点建设学科科研能力提升项目资助（2021ZDJS120）；
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针对目前高维数据量急剧增加，离群点检测技术精准度低、所需内存大、检测时间长等问题，提出了基于网格划分和局部线性嵌入方法（Locally Linear Embedding, LLE）的高维数据离群点自适应检测方法.根据高维数据的空间维度进行网格划分，设定单元格邻近单元数量，降低运行开销，减少计算时间.采用局部线性嵌入方法（LLE）,分析不同组合数据点的局部特性，准确描述高维数据结构，完成高维数据集预处理.采集高维数据集合中小部分重要信息，保证采集结果的准确性，利用MapReduce编程模型，将大任务划分为多个不同的小任务，展开分布式处理.通过网格密度计算离群度，提升检测效率，优先过滤空白网格单元，降低空间开销，减小所需内存，从而实现高维数据离群点自适应检测.实验结果表明：所提方法在不同数据集大小测试中，执行时间更短，检测精确度更加稳定；在维度测试中，所需内存更少.证明所提方法能够有效降低执行时间和内存，提升检测结果的精确度.
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