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期刊论文
基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法
基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:pangzhu311
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
陈小东
孙力娟
韩崇
郭剑
【机 构】
:
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】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2016年4期
【关键词】
:
概念漂移
数据流
模糊聚类
可变滑动窗口
Concept drift
Data stream
Fuzzy clustering
Variable slid
【基金项目】
:
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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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。
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