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期刊论文
结合无监督学习的数据流分类算法
结合无监督学习的数据流分类算法
来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hmglz
【摘 要】
:
为了能有效应对数据流中的概念漂移现象,提出结合无监督学习的数据流分类算法.该算法以集成式分类技术为基础,在分类过程中引入属性约简,利用聚类算法对数据进行聚类,通过对
【作 者】
:
徐树良
王俊红
【机 构】
:
山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【出 处】
:
模式识别与人工智能
【发表日期】
:
2016年07期
【关键词】
:
数据流
概念漂移
集成式分类
属性约简
无监督学习
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(No.61305057;61303008;61202018);山西省青年科技基金项目(No.2013021018-1);山西省高等学校科技创新项目(No.2013102)资助~~
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为了能有效应对数据流中的概念漂移现象,提出结合无监督学习的数据流分类算法.该算法以集成式分类技术为基础,在分类过程中引入属性约简,利用聚类算法对数据进行聚类,通过对比分类和聚类结果的准确率,判断是否发生概念漂移.实验表明,文中算法在综合时间花销和准确率上取得较好效果.
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