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【24h】

An instance selection method for large datasets based on Markov Geometric Diffusion

机译:基于马尔可夫几何扩散的大型数据集实例选择方法

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摘要

Given the growing amount of data produced from within different areas of knowledge, data mining methods currently have to face challenging datasets with greater numbers of instances and attributes. However, the processing capacity of data mining algorithms is struggling under this growth. One alternative for tackling the problem is to perform instance selection on the data in order to reduce its size, as a preprocessing step for data mining algorithms.
机译:鉴于从不同知识领域产生的数据量越来越大,当前的数据挖掘方法必须面对具有更多实例和属性的具有挑战性的数据集。但是,在这种增长的情况下,数据挖掘算法的处理能力正在苦苦挣扎。解决该问题的一种替代方法是对数据执行实例选择以减小其大小,作为数据挖掘算法的预处理步骤。

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