基于增量式决策树的时间序列分类算法研究

王树英; 王志海

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数据挖掘技术已经应用到很多研究领域中,数据挖掘的类型也越来越复杂。其中一类数据本身是有顺序相关的,且是实值型数据,定义具有这样特征的数据为时间序列数据,使用常见的数据挖掘方法从时间序列数据中进行知识学习是不适用的。并且随着大数据理论的不断发展,能够增量式地处理数据以减小对时间和存储空间的需求。基于时间序列数据维度高、实值有序、数据间存在自相关性等特点,提出一种增量式决策树的时间序列分类算法。

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来源
《现代计算机：上半月版》 |2015年第3期|26-30|共5页
作者
王树英; 王志海;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
时间序列; 增量式学习; 决策树; 算法研究;

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