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基于低阶近似的多维数据流相关性分析
被引量：
12
1
作者
王永利
徐宏炳
+2 位作者
董逸生
钱江波
刘学军
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期293-300,共8页
目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分...
目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法S treamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,S treamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.
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关键词
数据流
典型相关性分析
低阶近似
不等概采样
数据流挖掘
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职称材料
题名
基于低阶近似的多维数据流相关性分析
被引量：
12
1
作者
王永利
徐宏炳
董逸生
钱江波
刘学军
机构
东南大学计算机科学与工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期293-300,共8页
基金
江苏省2004年度研究生创新计划项目(No.xm04-36)
江苏省高技术项目(No.BG2004034)
文摘
目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法S treamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,S treamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.
关键词
数据流
典型相关性分析
低阶近似
不等概采样
数据流挖掘
Keywords
data streams
canonical correlation analysis
low-rank approximation
non-equal probability sampiing
data streams mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于低阶近似的多维数据流相关性分析
王永利
徐宏炳
董逸生
钱江波
刘学军
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
12
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