基于多分类器集成的数据流分类方法

王锡文; 贾银山

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概念漂移给数据流挖掘工作带来了很大阻碍.经典的SEA算法通过动态裁剪集成分类器的方式有效地捕获到概念漂移.其裁剪集成分类器的策略是直接删除掉一个权值最低的基础分类器,这意味着算法抛弃了一个已经学习了的概念,当该概念再出现时还需再学习,导致算法效率的降低.现提出了一种能够提取旧概念的算法(ECRRC),并给出了存储和提取概念的具体方法.面对概念的重复出现,ECRRC不用再学习就能够完成数据流分类.实验结果表明,ECRRC能够提高数据流分类效率.

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来源
《科学技术与工程》 |2010年第18期|4521-45244529|共5页
作者
王锡文; 贾银山;
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作者单位

辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院,抚顺,113001;

辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院,抚顺,113001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.02;
关键词
数据流分类; 集成分类器; 概念漂移;

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