[发明专利]高维数据集的数据可视化分析方法及装置有效
申请号: | 201610951462.0 | 申请日: | 2016-10-26 |
公开(公告)号: | CN107992495B | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
发明(设计)人: | 周力 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/90 | 分类号: | G06F16/90 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 朱雅男 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种高维数据集的数据可视化分析方法及装置,属于数据分析领域。该高维数据集的数据可视化分析方法包括:获取n维数据集,n维数据集中包括训练集和测试集,训练集中训练数据点的总量大于测试集中测试数据点的总量,n≥2,n为整数;根据各个测试数据点生成各自对应的帕森窗;根据帕森窗计算各个测试数据点对应的概率密度,概率密度用于指示帕森窗内训练数据点的密集程度;根据各个测试数据点对应的概率密度确定n维数据集中数据点的分布情况。本发明实施例在不对n维数据集进行降维处理的前提下确定出数据集的数据分布,保证了数据分析过程的数据精度,避免了对数据集进行降维处理导致数据精度降低,影响数据分析准确性的问题。 | ||
搜索关键词: | 数据 可视化 分析 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种数据分析方法,其特征在于,所述方法包括:获取n维数据集,所述n维数据集中包括训练集和测试集,所述训练集中训练数据点的总量大于所述测试集中测试数据点的总量,n≥2,n为整数;根据各个所述测试数据点生成各自对应的帕森窗;根据所述帕森窗计算各个所述测试数据点对应的概率密度,所述概率密度用于指示所述帕森窗内所述训练数据点的密集程度;根据各个所述测试数据点对应的所述概率密度确定所述n维数据集中数据点的分布情况。
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