數(shù)據(jù)流離群數(shù)據(jù)挖掘的研究與應(yīng)用.pdf

1、離群數(shù)據(jù)可能隱藏著一些真實(shí)的、而又出乎人們意料的知識(shí)，需要研究人員認(rèn)真地對(duì)待。數(shù)據(jù)流由一系列有序到達(dá)的、趨于無(wú)限的、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)組成。在數(shù)據(jù)流上進(jìn)行離群數(shù)據(jù)挖掘則是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)新興課題，在日常工作中有廣泛的應(yīng)用。目前由于眾多應(yīng)用領(lǐng)域的需求，數(shù)據(jù)流挖掘正逐漸成為數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并己成為許多研究領(lǐng)域的有用工具。當(dāng)數(shù)據(jù)流這一數(shù)據(jù)模型在商業(yè)和個(gè)人信息中被廣泛使用時(shí)，一些現(xiàn)有的應(yīng)用軟件需要對(duì)快速變化的數(shù)據(jù)流進(jìn)行在線分析和

2、處理。而現(xiàn)有數(shù)據(jù)流系統(tǒng)的局限性以及數(shù)據(jù)流的單遍特性，導(dǎo)致很難有效地在海量的流數(shù)據(jù)中提取有用數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步操作。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法在支持?jǐn)?shù)據(jù)流挖掘時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的局限性已被廣泛認(rèn)識(shí)，這也促進(jìn)了對(duì)改進(jìn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘算法和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)流挖掘算法的研究。 本文共分為六章。 第一章“前言”簡(jiǎn)單介紹了數(shù)據(jù)流的基本概念、原理和處理技術(shù)特點(diǎn)等，以及數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、方法和分類(lèi)等。 第二章“離群數(shù)據(jù)挖掘概述”是關(guān)于離群數(shù)據(jù)挖掘

3、以及常用離群數(shù)據(jù)挖掘方法的介紹。 在第三章“數(shù)據(jù)流聚類(lèi)分析”中，介紹了主要的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)方法及其與數(shù)據(jù)流離群數(shù)據(jù)挖掘的緊密聯(lián)系。 第四章“基于分布式反向k近鄰算法的數(shù)據(jù)流離群數(shù)據(jù)挖掘研究”是運(yùn)用CluStream算法的結(jié)構(gòu)提出一種適用于數(shù)據(jù)流離群數(shù)據(jù)挖掘的算法，并將算法擴(kuò)展到，了分布式環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)離群數(shù)據(jù)的挖掘，最后描述了實(shí)驗(yàn)過(guò)程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 第五章“基于數(shù)據(jù)流離群數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)”將