作者：盛开元 钱雪忠 吴秦密度偏差抽样可变网格划分数据挖掘大规模数据集聚类
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。
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