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基于水库抽样的高速数据流集成分类器算法研究

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数据流挖掘要求算法在占用少量内存空间的前提下快速地处理数据并且自适应概念漂移,但如果需要处理的数据流的流速超过了集成分类器的处理能力,集成分类器无法训练全部最近到达的数据.据此,本文提出了一种改进的水库抽样算法,将该算法与决策树C4.5分类算法进行耦合,设计了基于改进的水库抽样的高速数据流集成分类器算法,该算法为本文的目标算法,是一种亚线性空间算法,可以在有效缩短集成分类器的训练更新时间的同时,使分类器依然保持较高的分类性能.此外,运用随机抽样加权算法与决策树C4.5分类算法进行耦合,设计了对照算法,在hyper-plane人工数据集上与目标算法进行对比,验证了目标算法的优越性.

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来源
《2016年全国高性能计算学术年会》|2016年|559-564|共6页
会议地点西安
作者
Ai-Min YANG; 杨爱民; Yang HAN; 韩阳; Shan-Shan LI; 李山山; Yu-Hang PAN; 潘宇航; Hong-Wei XING; 邢宏伟; Jin-Ze LI;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据挖掘; 集成分类器算法; 耦合计算; 水库抽样;

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