基于决策树的数据流挖掘算法的研究

被引:3
作者
孙超利
机构
[1] 太原科技大学计算机科学与技术学院
关键词
决策树; SLIQ; SPRINT; VFDT; CVFDT;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
由于数据流的快速流动性以及计算机内存的限制,因此要设计好的数据流挖掘算法是很困难的事。近几年来,对数据流进行数据挖掘的算法相继被提出。本文主要阐述分类算法中基于决策树的各种数据流挖掘算法,包括传统的增量式的决策树分类、基于Hoeffd ing tree的VFDT、可调整的VFDT(即CVFDT)以及使用整合技术的决策树分类算法,通过分析比较,总结了各种算法的主要特征,为国内研究者提供借鉴。
引用
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共 1 条
[1]  
Induction of decision trees[J] . J. R. Quinlan.Machine Learning . 1986 (1)