在多媒体雾计算的数据聚合考点中，主要包括边缘节点数据清洗（异常值过滤）、雾层数据聚合（时空数据融合）算法选择及应用场景这几个重要方面。
一、边缘节点数据清洗 - 异常值过滤
- 知识点内容
- 异常值的定义：在多媒体数据中，那些明显偏离其他观测值的数据点被称为异常值。例如在视频监控数据中，由于设备故障或者突发的干扰产生的与正常画面数据差异极大的帧数据。这些异常值可能是由于噪声、传输错误或者设备本身的特殊情况导致的。
- 异常值的危害：如果不对异常值进行处理，在后续的数据分析和聚合过程中会导致结果偏差。比如在进行视频流量分析时，异常帧可能使平均帧率计算错误，进而影响对整个监控区域活动状态的判断。
- 学习方法
- 数据可视化：通过绘制数据的分布图，如直方图、箱线图等。以图像数据为例，将图像的像素值分布画出来，可以直观地看到哪些数据点偏离正常范围。
- 统计方法：计算数据的均值、标准差等统计量。一般来说，距离均值几个标准差之外的数据点可能是异常值。例如对于一个图像的颜色直方图数据，如果某个颜色通道的值超出均值加减3倍标准差的范围，就可能是异常值。
二、雾层数据聚合 - 时空数据融合算法选择及应用场景
- 知识点内容
- 算法选择：
- 基于密度的聚类算法（DBSCAN）：适用于发现任意形状的聚类，并且可以识别数据集中的噪声点。在多媒体雾计算中，比如对不同时间段内监控视频中的人物轨迹数据进行聚类时，如果人物聚集的区域形状不规则，DBSCAN就可以很好地对这些轨迹进行聚类分析。
- K - 均值聚类算法：简单快速，但需要预先指定聚类的数量K。当我们对多媒体数据的某些特征进行聚类，并且大致知道聚类的数量时，比如对不同类型的多媒体文件的访问频率进行聚类，K - 均值算法比较适用。
- 应用场景：
- 智能交通系统：在雾计算环境下，对交通摄像头的视频数据进行时空数据融合。例如，将不同路口摄像头在不同时刻拍摄到的车辆行驶轨迹数据进行融合，通过选择合适的聚类算法，可以分析出交通流量的高峰时段、拥堵路段等信息。
- 智能家居系统：融合不同传感器（如温度传感器、光线传感器等）在不同时间和空间采集的数据。比如根据用户在不同房间、不同时间的活动情况（通过传感器数据反映），调整室内的温度和灯光亮度。
在备考这个考点时，要深入理解每个知识点的内涵，并且多做一些实际的案例分析题，通过实际操作和分析来加深对这些算法和应用场景的掌握程度。
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