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摘要:
具有概念漂移的含噪数据流的分类问题成为数据流挖掘领域研究的热点之一.提出了一种基于C4.5和Nave Bayes混合模型的数据流分类算法CDSMM.它以C4.5作为基分类器,采用朴素贝叶斯分类器过滤噪音,同时引入假设检验中的μ检验方法检测概念漂移,动态更新模型.实验结果表明,CDSMM算法在处理带有噪音的概念漂移数据流时具有比同类算法更好的分类正确率.
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文献信息
篇名 基于C4.5和NB混合模型的数据流分类算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 数据流 概念漂移 分类 噪音
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 138-142
页数 分类号 TP181
字数 6578字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.12.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡学钢 合肥工业大学计算机与信息学院 314 3156 27.0 39.0
2 张玉红 合肥工业大学计算机与信息学院 32 260 10.0 14.0
3 李燕 合肥工业大学计算机与信息学院 25 108 6.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
概念漂移
分类
噪音
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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