海洋大数据优质课件.pptx

;海洋大数据;二、海洋大数据的特性;1）Moran’sI指数I（D）取值范围是[-1，1]。

2）如果I（D）处于（0，1]内，则证明要素值与空间位置存在正的空间相关性，否则，存在负的空间相关性；

3）如果I（D）=0，则证明要素值在空间分布上不存在空间依赖性。

2.局部Moran’sI指数：

1)正的Ii值表明该海域内某一要素呈现空间集聚；反之，则表明在该海域要素值不存在相似的空间集聚。

2)E(Ii)和VAR(Ii)分别是Moran’sI指数的期望和理论方差。

;三、海洋大数据挖掘分析;（1）时空异常的主要类型

空间关系异常、时间关系异常、时空关系异常。

（2）时空异常的检测方法

1）基于统计的异常检测方法。

2）基于距离的异常检测方法。该方法适用于数据维度不高的异常点检测。

3）基于密度的异常检测方法。综合考虑时空对象数据间的距离及某个范围域内时空对象的数量（即密度)来发现异常点的方法。利用该方法对密度不同的区域进行检测会有问题。

4）基于规则和模式的异常检测方法。包括关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。;四、海洋大数据的质量控制;3.模糊质量评估模型

式中，n——样本量；

p——模糊不合格品率；

ε——接受概率的残差平方和。

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