基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘

被引：29

作者：

孙岳

毛国君

刘旭

刘椿年

机构：

[1] 北京市多媒体与智能软件重点实验室

[2] 北京市多媒体与智能软件重点实验室北京工业大学计算机学院北京

来源：

自动化学报 | 2008年 / 01期

关键词：

数据挖掘; 数据流; 概念漂移;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

数据流中概念漂移的检测是当前数据挖掘领域的重要研究分支,近年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为MID4的数据流挖掘算法.它是在大容量数据流挖掘中,通过尽量少的训练样本来实现概念漂移检测的快速方法.利用多分类器综合技术,M-ID4实现了数据流中概念漂移的增量式检测和挖掘.实验结果表明,MID4算法在处理数据流的概念漂移上表现出比已有同类算法更高的精确度和适应性.

引用

页码：93 / 97

页数：5

共 4 条

[1] Extracting hidden context [J].