数据挖掘取样方法研究_胡文瑜

资 源 简 介

数据挖掘取样方法研究_胡文瑜

详 情 说 明

数据挖掘中的取样方法是提高分析效率和准确性的核心技术之一。胡文瑜的研究聚焦于如何通过科学的取样策略解决大规模数据集处理中的瓶颈问题。研究探讨了随机取样、分层取样等传统方法在数据挖掘场景下的适用性改进，并提出了针对高维稀疏数据的自适应取样算法。该算法能根据数据分布特征动态调整取样比例，在保证模型精度的同时显著降低计算复杂度。研究成果为电商用户行为分析、金融风控等需要处理海量数据的领域提供了实用的技术解决方案。