基于信息熵的概念漂移检测

• 作者: 张大伟
• 来源期刊: 辽东学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 概念漂移检测 概念池 数据流分类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14168/j.issn.1673-4939.2019.01.11

摘要

文章针对概念漂移检测分类器很难维持较高的分类性能,存在错误检测和延迟检测等问题,提出了一种基于信息熵的概念漂移检测算法.首先,使用信息熵对动态数据流中的概念漂移进行检测;然后,将检测到的概念漂移信息,在概念池中进行汇总和统计;最后,使用了两种公开的真实数据和一种人造概念漂移数据进行实验,并对实验结果进行分析,验证了模型的有效性和正确性.实验结果表明,该算法可以有效地检测概念漂移和更新分类器,同时表现出较好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大伟	辽东学院信息工程学院	10	17	3.0	4.0