隱含概念漂移的不確定數(shù)據(jù)流集成分類算法
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近年來，數(shù)據(jù)流分類問題已經(jīng)逐漸成為數(shù)據(jù)挖掘領域的一個研究熱點，然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流分類算法大多只能處理數(shù)據(jù)項已知并且為精確值的數(shù)據(jù)流，無法有效地應用于現(xiàn)實應用中普遍存在的不確定數(shù)據(jù)流。為建立適應數(shù)據(jù)不確定性的分類模型，提高不確定數(shù)據(jù)流分類準確率，提出一種針對不確定數(shù)據(jù)流的集成分類算法，該算法將不確定數(shù)據(jù)用區(qū)間及其概率分布函數(shù)表示，用C4.5決策樹分類方法和樸素貝葉斯分類方法訓練基分類器，在合理處理數(shù)據(jù)流中不確定性的同時，還能有效解決數(shù)據(jù)流中隱含的概念漂移問題。實驗結(jié)果表明，所提算法在處理不確定數(shù)據(jù)流的分類時具有較好的魯棒性，并且具有較高的分類準確率。
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