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首页> 外文会议>Informatics, 2009. BCI '09 >Faster Estimation of the Correlation Fractal Dimension Using Box-counting
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Faster Estimation of the Correlation Fractal Dimension Using Box-counting

机译：分形维数的快速估计

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Fractal dimension is widely adopted in spatial databases and data mining, among others as a measure of dataset skewness. State-of-the-art algorithms for estimating the fractal dimension exhibit linear runtime complexity whether based on box-counting or approximation schemes. In this paper, we revisit a correlation fractal dimension estimation algorithm that redundantly rescans the dataset and, extending that work, we propose another linear, yet faster and as accurate method, which completes in a single pass.
机译：分形维数在空间数据库和数据挖掘中被广泛采用，以度量数据集的偏度。无论是基于盒计数还是近似方案，用于估计分形维数的最新算法都呈现出线性的运行时复杂度。在本文中，我们将重新讨论一种相关分形维数估计算法，该算法可冗余地重新扫描数据集，并通过扩展该工作范围，提出了另一种线性，但又更快且更准确的方法，该方法可以一次完成。

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