摘要: 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。
中图分类号:
盛开元 钱雪忠 吴秦. 基于可变网格划分的密度偏差抽样算法[J]. 计算机应用, 2013, 33(09): 2419-2422.
SHENG Kaiyuan QIAN Xuezhong WU Qin. Density biased sampling algorithm based on variable grid division[J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(09): 2419-2422.