基于堆叠集成的数据流分类

• 作者: 刘全中 张阳 梁春泉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 堆叠集成 数据流分类 概念漂移
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1716-1718
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.033

摘要

对数据流分类分析的常用方法是集成学习.为了得到更好的分类效果,给出一种基于堆叠集成的数据流分类分析方法.该方法通过构造一个分类器对基分类器进行集成.实验结果表明,与基于投票或加权投票的集成方法相比,基于堆叠集成方法对概念漂移的快速适应能力以及预测准确率得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张阳	西北农林科技大学信息工程学院	47	232	6.0	13.0
2	梁春泉	西北农林科技大学信息工程学院	6	23	3.0	4.0
3	刘全中	西北农林科技大学信息工程学院	9	41	3.0	6.0