高维数据流的聚类离群点检测算法研究

针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测（CODHD-Stream）算法。该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的 K-means 聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点。通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度。     

浅析煤炭企业内部市场化管理模式

作为煤炭企业的一种新的经营管理模式,内部市场化管理不仅是企业组织创新和管理创新的需要,也是企业活力的源泉。本文立足当前煤炭企业的现状,分析了煤炭企业实行内部市场化管理模式的紧迫性和必要性。通过分析煤炭企业在内部市场化管理模式的实践中存在的问题,针对出现的问题提出了解决问题对策。     

离群点检测方法及其在大数据时代下的改进方法研究

通过对当前有代表性的离群数据检测方法的分析和比较,总结了各方法的特性及优缺点.针对大数据的数据量大、维数高的特性,分析了离群点检测方法的改进策略,并以T-ODCD算法和AROD算法为例,进一步说明离群点检测改进策略.