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基于RSDE 的领域自适应概率密度估计方法
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：同一应用领域不同时间、地点或设备, 采集的样本数据可能存在扰动、噪音或缺失, 如何对样本数据集进行
有效的预处理是其进一步应用的前提. 针对上述问题, 提出一种新的基于压缩集密度估计(RSDE) 算法的领域自适应
概率密度估计方法A-RSDE, 通过学习源域(训练域) 知识, 使目标域(测试域) 概率密度估计更接近真实概率密度分
布, 并用基于近似最小包含球的核心集快速算法求解A-RSDE, 将其应用于大数据集密度估计. Benchmark 和UCI 数
据集上的实验表明, 该算法具有较好的性能.
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