【摘 要】
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概念漂移给数据流挖掘工作带来了很大阻碍。经典的SEA算法通过动态裁剪集成分类器的方式有效地捕获到概念漂移。其裁剪集成分类器的策略是直接删除掉一个权值最低的基础分类
【机 构】
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辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院
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概念漂移给数据流挖掘工作带来了很大阻碍。经典的SEA算法通过动态裁剪集成分类器的方式有效地捕获到概念漂移。其裁剪集成分类器的策略是直接删除掉一个权值最低的基础分类器,这意味着算法抛弃了一个已经学习了的概念,当该概念再出现时还需再学习,导致算法效率的降低。现提出了一种能够提取旧概念的算法（ECRRC）,并给出了存储和提取概念的具体方法。面对概念的重复出现,ECRRC不用再学习就能够完成数据流分类。实验结果表明,ECRRC能够提高数据流分类效率。
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