中国空间科学技术

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异常数据剔除的一种改进计算方法

童丽,周海银   

  1. 国防科技大学理学院!长沙410073,国防科技大学理学院!长沙410073
  • 发布日期:2001-08-25

An Improved Algorithm for the Rejection of Outlier Data

Tong Li Zhou Haiyin(National University of Defense Technology,Changsha 410073)   

  • Online:2001-08-25
  • Supported by:
    国家自然科学基金 (69872 0 3 9)资助;; 教育部高等院校骨干教师基金资助

被引次数

36

摘要： 批量异常数据的识别是数据处理中的大计算量问题。针对大型线性回归模型 ,在逐点剔除法的基础上 ,文章提出了异常点剔除的一种改进算法。该方法在提高批量异常数据识别效果的同时 ,还能大幅度降低它的计算量。

关键词: 数据, 异常, 识别, 并行计算

Abstract: The recognition of massive outlier data is a problem with a large number of operations in data processing.As for a large-scaled linear regression model,a fast algorithm to pick out outliers is presented based on the one-by-one method.This algorithm can not only improve the recognition of outliers,especially for massive outliers,but also reduce the computational operations remarkably.