【摘 要】
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密度估计在许多流数据决策系统中都有重要的意义。本文考虑了最近数据的重要性,利用核心密度估计方法,提出了一种适合流数据特点的密度估计算法。该算法利用远远小于数据长度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60403027)。
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密度估计在许多流数据决策系统中都有重要的意义。本文考虑了最近数据的重要性,利用核心密度估计方法,提出了一种适合流数据特点的密度估计算法。该算法利用远远小于数据长度的内存,通过对流数据进行窗口划分,为单个窗口保留少量的分布信息,再综合这些窗口信息,从而实时评估流数据的密度分布。理论和实验证明,该算法是快速有效的。
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