计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
18期
34-36
,共3页
分布式数据流%数据挖掘%支持向量数据描述%支持向量机%增量式挖掘
分佈式數據流%數據挖掘%支持嚮量數據描述%支持嚮量機%增量式挖掘
분포식수거류%수거알굴%지지향량수거묘술%지지향량궤%증량식알굴
针对传统分布式数据流挖掘算法的通信开销较大、分类精度较低的问题,提出一种基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法.利用局部站点快速更新数据流信息,采用支持向量机算法学习元级数据并传递到中心站点.中心站点负责接收及合并元级数据,形成全局分类结果.实验结果表明,该算法能在降低局部站点和中心站点网络通信量的同时,获得较高精度的全局分类结果.
針對傳統分佈式數據流挖掘算法的通信開銷較大、分類精度較低的問題,提齣一種基于支持嚮量數據描述的分佈式數據流挖掘算法.利用跼部站點快速更新數據流信息,採用支持嚮量機算法學習元級數據併傳遞到中心站點.中心站點負責接收及閤併元級數據,形成全跼分類結果.實驗結果錶明,該算法能在降低跼部站點和中心站點網絡通信量的同時,穫得較高精度的全跼分類結果.
침대전통분포식수거류알굴산법적통신개소교대、분류정도교저적문제,제출일충기우지지향량수거묘술적분포식수거류알굴산법.이용국부참점쾌속경신수거류신식,채용지지향량궤산법학습원급수거병전체도중심참점.중심참점부책접수급합병원급수거,형성전국분류결과.실험결과표명,해산법능재강저국부참점화중심참점망락통신량적동시,획득교고정도적전국분류결과.
