Abstract-Vi undersöker användningen av partisk provtagning enligt densiteten hos de data som sätts in för att påskynda driften av allmänna data mining uppgifter, såsom kluster och avvikande upptäckt i stora flerdimensionella datamängder. Vid täthetsdifferentierad provtagning beror sannolikheten för att en given punkt ska ingå i provet på den lokala densiteten i datamängden. Vi föreslår en allmän teknik för densitetsbaserad provtagning som kan faktor i användarkrav för att prov för egenskaper av intresse och kan ställas in för specifika data mining uppgifter. Detta möjliggör stor flexibilitet och förbättrad noggrannhet av resultaten över enkel slumpmässig provtagning. Vi beskriver vårt förhållningssätt i detalj, vi utvärderar det analytiskt och visar hur det kan optimeras för ungefärlig klusterbildning och avvikande upptäckt. Slutligen presenterar vi en grundlig experimentell utvärdering av den föreslagna metoden, med tillämpning av densitetsbaserad provtagning på verkliga och syntetiska datamängder, och med användning av kluster- och avvikande detektionsalgoritmer, vilket belyser nyttan av vårt tillvägagångssätt.
Kollios m.fl. REF undersöker användningen av partisk provtagning i enlighet med densiteten hos de data som sätts in för att påskynda driften av allmänna datautvinningsuppgifter, inklusive klusterbildning, på stora flerdimensionella datamängder.
Efficient Biased Sampling for Approximate Clustering and Outlier Detection in Large Datasets
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}