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由于数据流中概念漂移现象的影响,使得传统的分类方法不再适用,因此研究快速、精确及稳定的数据流挖掘方法和系统具有较高的理论和应用价值;文章研究了基于频度的概念漂移中低频概念对分类时空性能的影响,提出了对其中的低频概念进行消减的算法,实验表明LFCR算法比RePro算法有更好的分类性能。
基于频度的概念漂移中低频概念的消减
【摘 要】
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由于数据流中概念漂移现象的影响,使得传统的分类方法不再适用,因此研究快速、精确及稳定的数据流挖掘方法和系统具有较高的理论和应用价值;文章研究了基于频度的概念漂移中低频概念对分类时空性能的影响,提出了对其中的低频概念进行消减的算法,实验表明LFCR算法比RePro算法有更好的分类性能。
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,宿州学院数学系
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年01期
【基金项目】
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宿州学院自然科学基金资助项目（2008yzk03,2008yzk02）
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