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数据流中概念漂移检测的集成分类器设计

Design of ensemble classifiers for mining concept drifts from data streams

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【作者】 孙岳毛国君刘旭

【Author】 SUN Yue,MAO Guo-jun,LIU Xu(Beijing Municipal Key Laboratory of Multimedia & Intelligent Software Technology,School of Computer Science,Beijing University of Technology,Beijing 100022,China)

【机构】 北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室北京工业大学计算机学院北京市多媒体与智能软件重点实验室 北京100022北京100022

【摘要】 提出了一种称为ICEA(incremental classification ensemble algorithm)的数据流挖掘算法。它利用集成分类器综合技术,实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘。实验结果表明,ICEA在处理数据流的快速概念漂移上表现出很高的精确度和较好的时间效率。

【Abstract】 A new mining algorithm called ICEA was proposed for mining concept drifts from data streams,which used ensemble multi-classifiers to detect concept changes from the data streams in an incremental way.The experimental results show that ICEA performs higher accuracy and better time efficiency on mining concept drifts from data streams.

【关键词】 数据挖掘数据流概念漂移
【Key words】 data miningdata streamconcept drift
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60496322,60496327)
  • 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】10
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