… 不平衡数据流的分类问题,结合基于权重的集成分类器与抽样技术,本文提出了一种处理不平衡
数据流集成分类器模型.… WE集成分类器选择某种分类算法F(如VFDT, SVM,NaiveBayeS等)对每个…

… 集成分类模型 在平稳的数据流情况下,首先将训练数据分成不同的训练 子集,在每个子集上,采用
某种学习算法对子集上的数据进行 学习,每学习一个子集,就在对应的子集生成一个基学习器 (基 …

… 现的概念;采用分类器池机制来… 算法与几种经典的学习算法在人工合成和真实数据集上进行了
广泛的对比实验.实验结果表明,所提出的算法在平均分类准确率上具有明显的优势,比其他集成算法…

… 摘要:对分类器之间的差异性进行了研究,提出了一种基于信息熵差异性度量的增量集成分类算法
,将信息熵差异性度量方法融入到基分类器选择过程中,通过对训练数据集的基分类结果的信息熵…

… 摘要数据流中概念漂移问题的研究已成为近年来流数据挖掘领域… 为此, 本文提出一种新的基于
双层窗口机制的数据流分类算法 (… , DWCDS), 该算法采用随机决策树模型 构建集成分类器, 利用双…

… 算法将原始数据流沿着时间轴划分为若干数据块后,在各个数据… 将各个数据块上每个类别的中心
点和对应的子空间集成作为分类… 在自适应数据流概念漂移的前提下对数据流进行快速的分类,并…

… 数据的影响, 这些复杂数据流的出现 会导致分类效果下降. 为了进一步分析数据流集成分类的
研究现状和面临的挑战, 本文对复杂数据流… 总结集成学习处理复杂数据流算法性能的对比,从集成…

… 摘要: 针对数据流中概念漂移和噪声问题,提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法.首先
,引入噪声过滤… 决策树为基分类器构建加权集成模型;最后,实现增量式学习实例并随之动态更新…

… 集成分类方法进行了汇总,然 后从集成策略的不同以及针对不同数据流对象所应用的集成 技术对
在线集成分类算法… 所示,主要贡献如下: a)首次对在线集成分类算法进行了详细的介绍,包括on …

… 对不同集成方法的优缺点,对比算法和实验 数据集进行了总结与… 同质集成和异质集成的研究,无
监督学习下的数据流集成分类等. … 阶段最新的数据流集成分类算法依 据基分类器,集成策略和关键…