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基于可变网格划分的密度偏差抽样算法
被引量：
7
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作者
盛开元
钱雪忠
吴秦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第9期2419-2422,共4页
简单随机抽样是在分析处理大规模数据集时最常用的数据约简方法,但该方法在处理内部分布不均匀的数据集时容易造成类的丢失。基于固定网格划分的密度偏差抽样算法虽能有效解决该问题,但其速度及效果易受网格划分粒度影响。为此提出了基...
简单随机抽样是在分析处理大规模数据集时最常用的数据约简方法,但该方法在处理内部分布不均匀的数据集时容易造成类的丢失。基于固定网格划分的密度偏差抽样算法虽能有效解决该问题,但其速度及效果易受网格划分粒度影响。为此提出了基于可变网格划分的密度偏差抽样算法,根据原始数据集每一维的分布特征确定该维相应的划分粒度,进而构建与原始数据集分布特征一致的网格空间。实验结果表明,在可变网格划分的基础上进行密度偏差抽样,样本质量明显提升,而且相对于基于固定网格划分的密度偏差抽样算法,抽样效率亦有所提高。
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关键词
密度偏差抽样
可变网格划分
数据挖掘
大规模数据集
聚类
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职称材料
题名
基于可变网格划分的密度偏差抽样算法
被引量：
7
1
作者
盛开元
钱雪忠
吴秦
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第9期2419-2422,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103129
61202312)
江苏省科技支撑计划项目(BE2009009)
文摘
简单随机抽样是在分析处理大规模数据集时最常用的数据约简方法,但该方法在处理内部分布不均匀的数据集时容易造成类的丢失。基于固定网格划分的密度偏差抽样算法虽能有效解决该问题,但其速度及效果易受网格划分粒度影响。为此提出了基于可变网格划分的密度偏差抽样算法,根据原始数据集每一维的分布特征确定该维相应的划分粒度,进而构建与原始数据集分布特征一致的网格空间。实验结果表明,在可变网格划分的基础上进行密度偏差抽样,样本质量明显提升,而且相对于基于固定网格划分的密度偏差抽样算法,抽样效率亦有所提高。
关键词
密度偏差抽样
可变网格划分
数据挖掘
大规模数据集
聚类
Keywords
density biased sampling
variable grid division
data mining
large-scale dataset
clustering
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可变网格划分的密度偏差抽样算法
盛开元
钱雪忠
吴秦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
7
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