针对数据分布偏斜较大的数据集在数据抽样过程中易丢失类的问题，提出自适应

针对数据分布偏斜较大的数据集在数据抽样过程中易丢失类的问题，提出自适应网格融合的密度偏差抽样算法在有限的时间、空间资源内抽样高维规模数据。

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Aiming at the problem that data sets with large data distribution skew are easy to lose in the data sampling process, an adaptive grid fusion density deviation sampling algorithm is proposed to sample high-dimensional scale data within limited time and space resources.

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In view of the problem that data data sets with large data distribution are prone to loss in the process of data sampling, the density deviation sampling algorithm of adaptive mesh fusion samples high-dimensional scale data in limited time and space resources.

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Aiming at the problem that data sets with large skew are easy to lose classes in the process of data sampling, an adaptive grid fusion density skew sampling algorithm is proposed to sample high-dimensional data in limited time and space resources.<br>

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