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基于非平稳割点的大数据分类样例选择 被引量：3
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作者 王熙照 邢胜 赵士欣 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期780-789,共10页
针对传统样例选择方法压缩大数据集时,存在计算复杂度较高、时间消耗较大的问题,文中提出基于非平稳割点的样例选择方法.依据在区间端点得到凸函数的极值这一基本性质,通过标记非平衡割点度量一个样例为端点的程度,然后选取端点程度较... 针对传统样例选择方法压缩大数据集时,存在计算复杂度较高、时间消耗较大的问题,文中提出基于非平稳割点的样例选择方法.依据在区间端点得到凸函数的极值这一基本性质,通过标记非平衡割点度量一个样例为端点的程度,然后选取端点程度较高的样例,从而避免样例之间距离的计算.该方法旨在不影响分类精度的前提下,达到压缩数据集、提高计算效率的目的.实验表明,文中方法对于类别不平衡度较高的数据集压缩效果明显,同时表现出较强的抗噪性. 展开更多
关键词 大数据分类 样例选择 非平稳割点 决策树
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