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基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法 被引量:1
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作者 何武超 王晓兰 +1 位作者 何玉林 熊睿杰 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期617-621,共5页
为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人... 为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人满意的概率密度函数估计表现.基于无放回抽样得到的若干原数据集的数据子集,利用帕尔森窗口法在数据子集上进行基概率密度函数估计,并将抽样上估计的基概率密度函数集成得到原始数据集的概率密度函数.通过在柯西分布和正态分布上对比帕尔森窗口法和SRPWE方法的概率密度函数估计表现,证实SR-PWE方法可行且有效. 展开更多
关键词 概率分布 概率密度函数估计 帕尔森窗口 核密度估计方法 窗口宽度 无放回抽样 集成方法 大规模数据集
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