一种能够适应概念漂移变化的数据流分类方法 (2007年)

【文件属性】：

文件名称：一种能够适应概念漂移变化的数据流分类方法 (2007年)

文件大小：396KB

文件格式：PDF

更新时间：2024-06-17 22:53:40

工程技术 论文

目前多数的数据流分类方法都是基于数据稳定分布这一假设,忽略了真实数据在一段时间内会发生潜在概 念性的变化,这可能会降低分类模型的预测精度。针对数据流的特性,提出一种能够识别并适应概念漂移发生的在 线分类算法,实验表明它能根据目前概念漂移的状况,自动地调整训练窗口和模型重建期间新样本的个数。