密度偏差抽样技术在聚类算法中的应用研究

余波; 朱东华; 刘嵩; 郑涛

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密度偏差抽样技术在聚类算法中的应用研究

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针对在大规模数据集上进行聚类困难的问题,分析了抽样技术的优点,研究了数据挖掘领域中的随机抽样的特点,并在此基础上提出了一种基于密度的偏差抽样方法.利用密度偏差抽样所获得的样本数据集能够较准确地反映总体数据集的特征,并且能够灵活地控制对数据集不同区域的抽样率.实验证明,在大规模数据集上进行聚类时,密度偏差抽样在时间复杂度上要优于随机抽样.

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来源
《计算机科学》 |2009年第2期|207-209264|共4页
作者
余波; 朱东华; 刘嵩; 郑涛;
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作者单位

北京理工大学管理与经济学院;

北京100081;

北京理工大学管理与经济学院;

北京100081;

北京理工大学管理与经济学院;

北京100081;

北京理工大学管理与经济学院;

北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
数据挖掘;

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