一种不平衡噪声数据流集成分类模型
일충불평형조성수거류집성분류모형
An Ensemble Classifier for Mining Imbalanced Data Streams with Noise
  • 万方数据
    计算机工程与科学 계산궤공정여과학
    COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
    2011年 12期 99-105 ,共7页

    欧阳震诤%陶孜谨%蔡建宇%吴泉源

    구양진쟁%도자근%채건우%오천원

    不平衡数据流%概念漂移%噪声%集成分类器 不平衡數據流%概唸漂移%譟聲%集成分類器
    불평형수거류%개념표이%조성%집성분류기
    针对不平衡噪声数据流的分类问题,本文利用基于平均概率的集成分类器AP与抽样技术,提出了一种处理不平衡噪声数据流的集成分类器(IMDAP)模型.实验结果表明,该集成分类器更能适应存在概念漂移与噪声的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类性能优于AP集成分类器模型,能明显提升少数类的分类精度,并且具有与AP相近的时间复杂度.
    침대불평형조성수거류적분류문제,본문이용기우평균개솔적집성분류기AP여추양기술,제출료일충처리불평형조성수거류적집성분류기(IMDAP)모형.실험결과표명,해집성분류기경능괄응존재개념표이여조성적불평형수거류알굴분류,기정체분류성능우우AP집성분류기모형,능명현제승소수류적분류정도,병차구유여AP상근적시간복잡도.
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