抽样算法

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改进的层次二分抽样算法在商业银行财务指标分析中的运用——基于我国16家上市商业银行实证研究
《现代商业》2023年第2期154-157,共4页安校良 康翼鑫 
商业银行的财务指标分析十分复杂,如何迅速准确地获取各种对决策有用的财务指标组合成为商业银行提高财务分析效率的关键。本文将采用一种改进的层次二分抽样法对商业银行的各项财务指标进行筛选,快速准确地发现财务指标组合,从而提高...
关键词：数据挖掘 商业银行 层次抽样 财务指标组合 
基于不均匀数据的密度偏差抽样改进算法被引量：2
《软件导刊》2018年第2期77-79,85,共4页吕丹 龙华 高杰 邵玉斌 杜庆治 
2014云南省科技厅基金项目(2014RA051)
针对不均匀数据集的抽样问题,已有随机抽样算法、基于固定网格划分的单维度算法、基于可变网格划分的单维度算法,但仍无法更好地反映数据分布特征问题。在数据挖掘的实际应用中,数据规模越来越大,数据类型也越来越复杂,存在系统整体开...
关键词：密度偏差抽样算法(DDS) POI信息 数据挖掘 三角函数 
基于可变网格划分的密度偏差抽样算法被引量：7
《计算机应用》2013年第9期2419-2422,共4页盛开元 钱雪忠 吴秦 
国家自然科学基金资助项目(61103129;61202312);江苏省科技支撑计划项目(BE2009009)
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...
关键词：密度偏差抽样 可变网格划分 数据挖掘 大规模数据集 聚类 
一种改进的密度偏差抽样算法被引量：6
《计算机应用》2007年第7期1695-1698,共4页张建锦 吴渝 刘小霞 
重庆市自然科学基金资助项目(2005BB2063);重庆市自然科学基金重点项目(2005BA2003);重庆市教委科学技术研究项目(050509)
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。...
关键词：数据挖掘 偏差抽样 聚类 数据约简 海量数据 
关联规则的序贯抽样算法比较研究被引量：2
《计算机工程与应用》2005年第1期27-29,60,共4页王星 
教育部人文社会科学研究重大项目"现代统计学在数据挖掘中的理论与应用研究"资助(编号:01JAZJD910001)
关联规则发现是数据挖掘的核心技术,其中最经典的算法是Apriori算法。Apriori算法创建模型的方法是一次性抽样的方法。这种机器学习中传统而主流的建模技术,通常需要大量的样本量,这无疑会导致算法执行效率低下。最近几年,一些自适应的...
关键词：关联规则 序贯抽样 数据挖掘 
关联规则算法及其优化
《洛阳大学学报》2003年第2期42-45,共4页蒋秀英 牛犇 
介绍了关联规则的典型算法,提出了关联规则算法的优化方向。
关键词：数据挖掘 关联规则 数据库 搜索算法 层次算法 数据集划分算法 抽样算法 知识模式 
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