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基于大数据的密度偏差抽样算法及应用研究
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基于大数据的密度偏差抽样算法及应用研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-7页
1 绪论
第7-13页
1.1 研究背景与研究意义
第7-8页
1.2 国内外研究进展
第8-11页
1.3 论文研究内容与创新点
第11-12页
1.3.1 论文研究内容
第11页
1.3.2 论文创新点
第11-12页
1.4 本章小结
第12-13页
2 数据挖掘中的抽样技术
第13-19页
2.1 经典抽样方法简介
第13-14页
2.1.1 抽样算法在数据挖掘中的应用
第13页
2.1.2 抽样的基本概念和术语
第13-14页
2.1.3 简单随机抽样
第14页
2.1.4 分层抽样
第14页
2.1.5 系统抽样
第14页
2.2 密度偏差抽样简介
第14-16页
2.2.1 密度偏差抽样基本理论
第14-15页
2.2.2 密度偏差抽样实现过程
第15-16页
2.3 抽样算法在大数据挖掘中的应用
第16-18页
2.3.1 抽样在大数据挖掘中的作用
第16-17页
2.3.2 大数据挖掘中的抽样策略
第17-18页
2.4 本章小结
第18-19页
3 抽样在大数据集聚类分析中的应用
第19-22页
3.1 经典聚类算法简介
第19-20页
3.1.1 划分聚类算法
第19页
3.1.2 层次聚类算法
第19页
3.1.3 密度聚类算法
第19页
3.1.4 网格聚类算法
第19-20页
3.2 大数据集聚类分析中的抽样技术
第20-21页
3.2.1 数据约简方法在大数据集聚类分析中的应用
第20页
3.2.2 简单随机抽样在大数据集聚类分析中的应用
第20-21页
3.2.3 密度偏差抽样在大数据集聚类分析中的应用
第21页
3.3 本章小结
第21-22页
4 基于可变网格划分的密度偏差抽样优化算法
第22-50页
4.1 网格划分方法
第23-24页
4.1.1 固定网格划分方法
第23页
4.1.2 可变网格划分方法
第23-24页
4.2 一种改进的可变网格划分方法
第24-29页
4.2.1 算法描述
第26-28页
4.2.2 参数设置
第28-29页
4.3 基于均值信息构建可变网格的密度偏差抽样优化算法
第29-32页
4.3.1 AVVG_DBS算法描述
第30-31页
4.3.2 AVVG_DBS算法的时间复杂分析
第31-32页
4.4 实验与分析
第32-47页
4.4.1 实验数据集
第32-33页
4.4.2 参数设置对比分析
第33-36页
4.4.3 抽样效果对比分析
第36-41页
4.4.4 样本质量对比分析
第41-43页
4.4.5 执行时间对比分析
第43-47页
4.5 AVVG_DBS算法在位置数据集抽样分析中的应用
第47-49页
4.5.1 实验数据集
第47-48页
4.5.2 抽样效果对比分析
第48-49页
4.6 本章小结
第49-50页
5 主要结论与展望
第50-52页
5.1 主要结论
第50页
5.2 展望
第50-52页
参考文献
第52-55页
致谢
第55-56页
在校期间科研成果
第56页
本篇论文共
56
页,
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。
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