针对数据中台在采集数据过程中会产生异常值的问题，提出一种改进GMM算法的数据清洗方法。首先，将边缘计算引入来解决负载过大的问题；其次，为避免EM算法计算参数时陷入局部最优解，通过对GMM算法中的参数进行优化，改善了陷入局部最优解的缺点。实验结果表明，一定的数据量下，改进的GMM算法在召回率、F值等指标上均优于GMM-EM算法。由此可知，改进算法在一定程度上提高了对异常数据的清洗效果，保证数据的可靠性。
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