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基于人工数据产生器的噪声检测评价框架
1
作者
尹华
董红斌
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期676-680,共5页
数据挖掘中的噪声检测算法评价多以UCI真实数据为基准数据集,加入模拟的随机噪声,以除去噪声后对挖掘算法性能的提升作为检测效果的评价指标.真实数据内部结构的未知性、随机噪声水平的不确定性,评价指标的单一性使噪声检测算法评价缺...
数据挖掘中的噪声检测算法评价多以UCI真实数据为基准数据集,加入模拟的随机噪声,以除去噪声后对挖掘算法性能的提升作为检测效果的评价指标.真实数据内部结构的未知性、随机噪声水平的不确定性,评价指标的单一性使噪声检测算法评价缺乏标准,不易实现算法横向对比.基于此,首先对现有的噪声检测算法评价方法进行分析,提出基于人工数据产生器的噪声检测评价框架及组件,设计了一种基于规则的标准数据产生器及引入随机噪声模型的方法,并提供了具体的评价指标,最后对框架的合理性进行了分析.
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关键词
噪声检测
人工数据产生器
评价指标
UCI
原文传递
题名
基于人工数据产生器的噪声检测评价框架
1
作者
尹华
董红斌
机构
武汉大学软件工程国家重点实验室
广东商学院信息学院
出处
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期676-680,共5页
基金
国家自然科学基金项目(编号:60573038)
广东省自然科学基金项目(编号:81510521000009)
文摘
数据挖掘中的噪声检测算法评价多以UCI真实数据为基准数据集,加入模拟的随机噪声,以除去噪声后对挖掘算法性能的提升作为检测效果的评价指标.真实数据内部结构的未知性、随机噪声水平的不确定性,评价指标的单一性使噪声检测算法评价缺乏标准,不易实现算法横向对比.基于此,首先对现有的噪声检测算法评价方法进行分析,提出基于人工数据产生器的噪声检测评价框架及组件,设计了一种基于规则的标准数据产生器及引入随机噪声模型的方法,并提供了具体的评价指标,最后对框架的合理性进行了分析.
关键词
噪声检测
人工数据产生器
评价指标
UCI
Keywords
noise detection
artificial datasets generator
evaluation index
UCI
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工数据产生器的噪声检测评价框架
尹华
董红斌
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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