【摘 要】
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数据流挖掘中的主要问题是概念流动和噪音污染.目前的数据流挖掘算法不能有效地处理数据流中的噪音,而一个理想的学习算法应该同时拥有对概念流动的敏感性和对噪音的健壮性.
【机 构】
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西北工业大学计算机科学与软件系,西北农林科技大学信息工程学院
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数据流挖掘中的主要问题是概念流动和噪音污染.目前的数据流挖掘算法不能有效地处理数据流中的噪音,而一个理想的学习算法应该同时拥有对概念流动的敏感性和对噪音的健壮性.文中探讨了如何使用聚类方法在数据流中区分出噪音实例和难以学习的实例,并提出了相应的概念流动检测方法.在此基础上设计了基于推进技术的集合分类器算法RobustBoosting.通过在合成数据集和实际数据集上的实验,表明文中的算法即使在高达40%的类噪音时,与AdaptiveBoosting算法[1]相比,仍能保持更高的分类准确度,更快地收敛到新的目
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