一种基于异构数据集的高维度并行处理方法及系统

本发明提供一种基于异构数据集的高维度并行处理方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：收集多个异构数据；对异构数据进行预处理；通过U‑k‑means聚类算法，对预处理后的异构数据进行分类，生成多个含有相似结构的异构数据集；提取各个异构数据集的高维特征；根据高维特征，通过离群值检测算法，计算离群值检测排名；根据离群值检测排名，确定异常数据；基于深度神经网络，构建分布式计算框架，并行处理异常数据。通过本发明能够有效提高计算效率和处理能力，同时能够更准确地识别和处理复杂的数据异常，简化了处理过程，进一步节省了处理时间，增强了模型的泛化能力。