数据流滑动窗口方式下的自适应集成分类算法

数据流滑动窗口方式下的自适应集成分类算法
孙艳歌;王志海;原继东;韩萌
【期刊名称】《北京交通大学学报》
【年(卷),期】2016(040)005
【摘要】针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法,用滑动窗口作为概念漂移检测器,当检测到概念漂移时,则建立新的分类器并加入到集成分类器中,本文提出的算法在人工合成和真实数据集上与经典算法进行了广泛的对比实验.结果表明:提出的算法在分类准确率上具有明显优势,消耗更少的内存,更适合多种类型概念漂移的环境.
【总页数】7页(P9-15)
【作者】孙艳歌;王志海;原继东;韩萌
【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;信阳师范学院计算机与信息技术学院,河南信阳464000;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于单类别学习的自适应数据流分类算法 [J], 张栋;王勇;蔡立军
2.一种自适应局部概念漂移的数据流分类算法 [J], 尹志武;黄上腾
3.基于信息熵的数据流自适应集成分类算法 [J], 孙艳歌;王志海;原继东;白洋
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