文件名称:论文研究-基于实例加权方法的概念漂移问题研究.pdf
文件大小:738KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-09-28 01:31:03
论文研究
数据流上的漂移概念发现已成为数据挖掘领域的研究热点之一。针对存在概念漂移的数据流分类问题,提出一种基于实例加权方法的数据流分类算法(EWAMDS),根据基分类器在训练实例上的分类结果调整该实例的权值,以增强漂移实例在新分类器中的影响,同时引入动态的权值修改因子以提高算法的适应性。实验结果表明,动态地调整实例的权值时算法的适应性更强;与weighted-bagging相比,EWAMDS的时间开销显著降低、分类正确率显著提高。