物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分

由于人工记录、手动测量等方式存在信息不及时、不准确以及局限性的问题，无法获取到实时、全面的航行数据，降低了大数据异常属性划分结果的有效性，因此提出物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分方法。在物联网环境下利用离散度函数，加权处理船舶航行大数据属性特征。通过密度选择法，确定船舶航行大数据异常属性划分的初始聚类中心。利用属性加权快速聚类算法，结合离散度函数与初始聚类中心，完成船舶航行大数据异常属性划分。实验证明，所提出方法可有效划分船舶航行大数据异常属性。在不同大数据规模下，该方法异常属性划分的加速比均较大，即异常属性划分速度较快。