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题名一种有效的密度有偏采样算法
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作者
于华
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机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第6期247-248,251,共3页
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文摘
密度有偏采样技术是针对不一致数据集提出的一种采样技术,现有密度有偏采样方法在寻找聚类时容易受异常点的影响而产生错误的聚类。基于这一缺陷,提出了一种新的密度有偏采样——DOSP,在寻找聚类时,该算法可以利用密度有偏采样存在的空间划分,在计算子空间密度的同时搜寻异常子空间,并屏蔽对异常子空间的采样,从而有效地消除异常点的影响。实验证明该算法不仅有效地消除了异常点的干扰,而且在高噪声情况下,算法的计算代价明显降低。
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关键词
数据挖掘
聚类
密度有偏采样
异常点
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Keywords
Data mining Clustering Density biased sampling Outlier
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分类号
TP271.8
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TU984.14
[建筑科学—城市规划与设计]
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