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基于人工数据产生器的噪声检测评价框架
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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. 展开更多
关键词 噪声检测 人工数据产生器 评价指标 UCI
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