多重选择决策树算法挖掘概念漂移数据流

• 作者: 刘锋 叶爱玲
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流挖掘 多重选择 CVFDT mCVFDT
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 69-71,75
• 分类号: TP311
• 字数: 3409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.08.020

摘要

重点研究了数据流分类挖掘中存在的概念漂移问题,并在CVFDT算法改进的基础上,提出了一种多重选择决策树算法mCVFDT.该算法将多重属性的选择机制加入到节点结构中,克服了CVFDT无法自动检测概念漂移的缺陷,同时避免了对决策树的重复遍历,提高了算法的分类精度和效率.实验结果证明该,算法随着样本数目的增加,在分类精度上比CVFDT算法有更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锋	安徽大学计算机科学与技术学院	77	392	11.0	16.0
2	叶爱玲	安徽大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0