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针对数据流中可能出现的概念漂移现象,采用改进的FCM算法进行模糊聚类,提出在大小可变的滑动窗口中通过度量相邻窗口之间的差异性来判断是否发生了概念漂移,并给出了相应的处理方法。实验表明该算法能够有效地检测出数据流中的概念漂移现象,具有很好的聚类效果和很高的时间效率。
基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法
【摘 要】
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针对数据流中可能出现的概念漂移现象,采用改进的FCM算法进行模糊聚类,提出在大小可变的滑动窗口中通过度量相邻窗口之间的差异性来判断是否发生了概念漂移,并给出了相应的处
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61171053,61300239）,教育部博士点基金（20113223110002）,中国博士后科学基金（2014M551635）,江苏省博士后科研资助计划项目（1302085B）,南京邮电大学引进人才科研启动基金（NY214013）资助.
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