[发明专利]基于递归划分的多类散点图采样方法、系统、存储介质及设备有效
| 申请号： | 201910485786.3 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110211031B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 汪云海;陈昕;葛彤;陈宝权 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于递归划分的多类散点图采样方法、系统、存储介质及设备，通过将接收多类散点图转换为多类密度图；根据多类密度图上各邻近区域的密度差异将空间递归，划分为KD树结构；基于KD树结构，从所有叶子节点出发回溯，找到能同时保持稀少类的点和相对类密度的节点，由该节点开始递归分配类标签，保证每类至少一点且类密度顺序与采样前一致，最终从每个叶子节点选取具有分配到的类标签的一个点，作为采样结果输出，能够快速地计算出同时忠实地保持相对数据密度和相对类密度，并显示主要离群点和稀少类的点的采样结果，有助于提升分析以多类散点图可视化的数据的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 递归 划分 多类散点图 采样 方法 系统 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于递归划分的多类散点图采样方法，其特征是：包括以下步骤：接收多类散点图，并将其转换为多类密度图；根据多类密度图上各邻近区域的密度差异将空间递归，划分为KD树结构；基于KD树结构，从所有叶子节点出发回溯，找到能同时保持稀少类的点和相对类密度的节点，由该节点开始递归分配类标签，保证每类至少一点且类密度顺序与采样前一致，最终从每个叶子节点选取具有分配到的类标签的一个点，作为采样结果输出。
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