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《第二十五届中国数据库学术会议论文集(二)》2008年
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自适应多分类器集成学习算法

关菁华  刘大有  贾海洋  
【摘要】:数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集成中存在的冗余个体分类器.实验结果表明,该算法能够有效地改善发生概念漂移时的分类预测结果,同时减少存储空间的使用,提高算法速度,并且其对噪音数据具有较强的鲁棒性.

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 孙岳;毛国君;刘旭;刘椿年;;基于多分类器的数据流中的概念漂移挖掘[J];自动化学报;2008年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 张健沛;杨显飞;杨静;;面向高速数据流的偏倚抽样集合分类器[J];北京邮电大学学报;2010年04期
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中国重要会议论文全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 张冬雨;面向脉诊的脉搏信号与血流信号分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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