计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
12期
208-210
,共3页
概念漂移%相似性%集成学习%数据流分类%加权多数投票
概唸漂移%相似性%集成學習%數據流分類%加權多數投票
개념표이%상사성%집성학습%수거류분류%가권다수투표
数据流分类已成为当前研究热点之一,如何解决其中的概念漂移和噪声是关键问题,为此提出了一种新的基于分类器相似性的动态集成算法.由于数据流中相邻数据具有相同概念的概率较大,因此用最新基分类器代表数据流中即将出现的概念,同时基于此分类器求出基分类器之间的相似性作为权值进行加权多数投票,并根据相似性大小淘汰较弱基分类器以适应概念漂移和噪声.在标准仿真数据集上进行了仿真实验,结果表明该算法相比其他集成方法在抗噪性能和分类准确性方面均得到显著提高.
數據流分類已成為噹前研究熱點之一,如何解決其中的概唸漂移和譟聲是關鍵問題,為此提齣瞭一種新的基于分類器相似性的動態集成算法.由于數據流中相鄰數據具有相同概唸的概率較大,因此用最新基分類器代錶數據流中即將齣現的概唸,同時基于此分類器求齣基分類器之間的相似性作為權值進行加權多數投票,併根據相似性大小淘汰較弱基分類器以適應概唸漂移和譟聲.在標準倣真數據集上進行瞭倣真實驗,結果錶明該算法相比其他集成方法在抗譟性能和分類準確性方麵均得到顯著提高.
수거류분류이성위당전연구열점지일,여하해결기중적개념표이화조성시관건문제,위차제출료일충신적기우분류기상사성적동태집성산법.유우수거류중상린수거구유상동개념적개솔교대,인차용최신기분류기대표수거류중즉장출현적개념,동시기우차분류기구출기분류기지간적상사성작위권치진행가권다수투표,병근거상사성대소도태교약기분류기이괄응개념표이화조성.재표준방진수거집상진행료방진실험,결과표명해산법상비기타집성방법재항조성능화분류준학성방면균득도현저제고.
