基于RSDE 的领域自适应概率密度估计方法

同一应用领域不同时间、地点或设备, 采集的样本数据可能存在扰动、噪音或缺失, 如何对样本数据集进行 有效的预处理是其进一步应用的前提. 针对上述问题, 提出一种新的基于压缩集密度估计(RSDE) 算法的领域自适应 概率密度估计方法A-RSDE, 通过学习源域(训练域) 知识, 使目标域(测试域) 概率密度估计更接近真实概率密度分 布, 并用基于近似最小包含球的核心集快速算法求解A-RSDE, 将其应用于大数据集密度估计. Benchmark 和UCI 数 据集上的实验表明, 该算法具有较好的性能.