【摘 要】
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在属性分布估计中，给定关系属性的类型为N个，使用B个（B〈〈N）数值近似其频度分布．基于直方图和小波的概要数据结构得到深入的研究，然而Chebyshev多项式也适合于近似算法．首先构造基
【基金项目】
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致谢香港大学计算机科学系的Panagiotis Karras博士不仅提供Harr^＋树的源代码,还和作者讨论论文相关问题,在此表示深深的感谢.
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在属性分布估计中，给定关系属性的类型为N个，使用B个（B〈〈N）数值近似其频度分布．基于直方图和小波的概要数据结构得到深入的研究，然而Chebyshev多项式也适合于近似算法．首先构造基于Chebyshev多项式的概要，再在其上估计原始属性分布，和以前的方法相比，算法的优势在于：L1、L2、L∞等误差度量下更高的精度；构造概要的时间复杂度只有O（NB）；更易于动态维护．Chebyshev概要的有效性在模拟数据序列和实际数据序列上得到验证．
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