流数据密度估计

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (12): 94-96.

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流数据密度估计

聂国梁卢正鼎

华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（60403027）.

NIE Guo-Liang, LU Zheng-Ding（school of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074）

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 流数据密度估计流数据统计近似算法

Abstract: Density estimation over data stream plays an important role in many data stream＇s decision support systems. Considers the importance of the recent data, and adopts kernel method, proposes an algorithm for density estimation over data stream. Using memory

Key words: Data stream, Density estimation, Data stream statistics, Approximation algorithms

聂国梁卢正鼎. 流数据密度估计[J]. 计算机科学, 2006, 33(12): 94-96. https://doi.org/

NIE Guo-Liang, LU Zheng-Ding（school of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074）. [J]. Computer Science, 2006, 33(12): 94-96. https://doi.org/

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