数据密度

作品数：81被引量：125H指数：6
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基于数据密度的半监督自训练分类算法被引量：8
《计算机应用研究》2019年第4期1072-1074,共3页艾震鹏 王振友 
广州市科技计划资助项目(201707010435);广东省研究生教育创新改革项目(2014JGXM-MS17)
在实际的分类任务中,无标记样本数量充足而有标记样本数量稀少的情况经常出现,目前处理这种情况的常用方法是半监督自训练分类算法。提出了一种基于数据密度的半监督自训练分类算法,该算法首先依据数据的密度对数据集进行划分,从而确定...
关键词：半监督学习 自训练 密度 分类 
基于数据密度分布的欠采样方法研究被引量：14
《计算机应用研究》2016年第10期2997-3000,共4页杨杰明 闫欣 曲朝阳 宋晨晨 乔媛媛 
吉林省科技发展计划资助项目(20140204071GX);国家自然科学基金资助项目(51277023;51077010)
针对传统欠采样方法对不平衡数据集重采样时容易丢失多数类样本信息的问题,提出一种基于数据密度分布的欠采样方法 US-DD。该方法引入数据密度的概念,并以此概念为依据将数据划分为高密度数据簇和低密度数据簇,高密度数据簇数据高度集中...
关键词：不平衡数据 数据密度 欠采样 分布 
基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究被引量：5
《计算机应用研究》2011年第10期3643-3645,3655,共4页张科泽 杨鹤标 沈项军 蒋中秋 
国家自然科学基金资助项目(61005017);国家科技创新基金资助项目(10C26213200946);江苏省自然科学基金资助项目(BK2009199);江苏省高校自然科学基础研究资助项目(10KJB520005);江苏大学高级人才资助项目(1283000347);江苏省科技创新资助项目(BC2009265)
P2P(peer-to-peer)网络分布式聚类算法是利用P2P网络上各个节点的计算、存储能力以及网络的带宽,将算法的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点,使处理和分析海量分布式数据成为可能,从而克服传统基于单个服务器的集中式聚类算法在数...
关键词：点对点技术 K-MEANS聚类 自适应 置信半径 
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