基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法

姜爱克1张杰2赵峰2

1.北京交通大学; 2.山东科技大学;

摘要：

数据流具有连续、实时、有序及无限等特点,使用传统的数据挖掘技术来处理数据流的分类面临着严重的挑战,很难处理数据流中的概念漂移问题.文章结合现有的决策树分类挖掘算法,提出了自适应集成分类器方法,构建了数据流概念漂移的自适应集成分类模型,通过不断更新训练样例的权重与属性类别,将训练样例从现有的数据集中分离出来,并被确定为新类别属性的训练样例,以达到对数据流中概念漂移现象的有效检测,仿真结果也证明该方法的适应性和可靠性.

关键词：数据流、概念漂移、决策树、集成分类器

分类号：O141(数理逻辑、数学基础)

资助基金：教育部博士点基金资助项目20123718120004;全国统计科研计划项目2012LY183;山东省软科学项目2014RKB01506

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：13-17