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实体 Mean Absolute Difference of Distances

Mean Absolute Difference of Distances

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  1. RESEARCH · CL_135110 ·

    新的可扩展 MADD 算法应对大数据分类挑战

    研究人员开发了一个可扩展版本的平均绝对距离差(MADD)算法,以解决其在大数据集上的计算限制。原始的 MADD 算法虽然在高维场景中有效,但其计算复杂度与训练样本数量呈二次方关系,使其不适用于大数据。提出的可扩展版本通过采用代表性样本选择并利用随机傅里叶特征进一步加速,显著降低了计算复杂度,从而能够将 MADD 应用于具有大量观测值的大数据。