一种改进的密度偏差抽样算法

被引：6

作者：

张建锦 ^{[1
]}

吴渝 ^{[1
]}

刘小霞 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所

[2] 北京邮电大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机应用 | 2007年 / 07期

关键词：

数据挖掘; 偏差抽样; 聚类; 数据约简; 海量数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

随机抽样技术已经广泛应用于数据挖掘的各类算法中,它在处理分布均匀的数据集时非常有效,但在处理分布比较倾斜的数据集时容易丢失小的聚类。为此提出基于网格的密度偏差抽样算法,仅需要扫描一遍数据集就可以得到近似的密度偏差抽样。经实验测试分析表明,该算法不仅提高了聚类的正确性,而且抗噪声能力强、效率高,是解决海量数据挖掘的一种有效途径。

引用

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