数据流滑动窗口方式下的自适应集成分类算法

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ＤＯＩ：１０．１１８６０／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ０２９１．２０１６．０５．００２
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
（１．北京交通大学计算机与信息技术学院，北京１０００４４；
关键词：数据挖掘；数据流；概念漂移；集成分类器；滑动窗口中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ
Ａｄａｐｔｉｖｅｅｎｓｅｍｂｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｌｉｄｉｎｇ
２．信阳师范学院计算机与信息技术学院，河南信阳４６４０００）
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
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｎｙａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＸｉｎｙａｎｇＨｅｎａｎ４６４０００，Ｃｈｉｎａ）
第４Ｏ卷第５期
２０１６年１Ｏ月
北
京
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ１．４０ＮＯ．５Ｏｃｔ．２Ｏ１６
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＢＥＵＩＮＧＪＩＡ０Ｔ０ＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
文章编号：１６７３ — ０２９１（２０１６）０５ — ０００９ — ０７
ｗｉｎｄｏｗｓｍｏｄｅｌｆｏｒｄａｔａｓｔｒｅａｍｓ
ＳＵＮＹａｎБайду номын сангаасｇｅ，ＷＡＮＧＺｈｉｈａｉ，ＹＵＡＮＪｉｄｏｎｇ，ＨＡＮＭｅｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｃｈｉｎａ；
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．