噪声数据流的分类方法

• 作者: 常飞 王晓晔 陈丙杰
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 概念漂移 FDBSCAN 分类算法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 37-41
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095x.2011.03.010

摘要

数据流中噪声数据的处理是当前数据流分类挖掘中重要的研究分支,近些年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为FDBCA的数据流分类算法.它使用基于密度的带有噪声的空间聚类(DBSCAN)的改进算法Fast-DB-SCAN(FDBSCAN)处理噪声数据,并利用错误率方差(MSE)来检测概念漂移.同已有的数据流分类算法相比,实验结果表明了FDBCA算法可以提高噪声数据流的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓晔	天津理工大学计算机与通信工程学院	22	91	6.0	8.0
2	陈丙杰	天津理工大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0
3	常飞	天津理工大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0