一种不平衡噪声数据流集成分类模型

• 作者: 吴泉源 欧阳震诤 蔡建宇 陶孜谨
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据流 概念漂移 噪声 集成分类器
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 99-105
• 分类号: TP18
• 字数: 6086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.12.018

摘要

针对不平衡噪声数据流的分类问题,本文利用基于平均概率的集成分类器AP与抽样技术,提出了一种处理不平衡噪声数据流的集成分类器(IMDAP)模型.实验结果表明,该集成分类器更能适应存在概念漂移与噪声的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类性能优于AP集成分类器模型,能明显提升少数类的分类精度,并且具有与AP相近的时间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴泉源	国防科学技术大学计算机学院	85	1515	24.0	36.0
2	欧阳震诤	国防科学技术大学计算机学院	1	4	1.0	1.0
3	陶孜谨	国防科学技术大学计算机学院	3	11	2.0	3.0
4	蔡建宇		1	4	1.0	1.0