【摘 要】
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数据流中的概念漂移问题已成为数据挖掘领域研究的热点之一.现实环境中的噪声直接影响概念漂移的检测及分类效果,因此,具有良好抗噪性能的数据流分类算法有重要的研究和应用
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61572498)
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数据流中的概念漂移问题已成为数据挖掘领域研究的热点之一.现实环境中的噪声直接影响概念漂移的检测及分类效果,因此,具有良好抗噪性能的数据流分类算法有重要的研究和应用价值.据此,文中提出了一种动态数据流分类算法FDBCA（FDBSCAN based classfication algorithm）.该算法使用DBSCAN的改进算法FDBSCAN来过滤噪声,以UFFT为基分类器构建加权集成模型,同时引入假设检验中的μ检验方法检测概念漂移,动态更新分类模型,具有较好的性能和分类效果.实验结果表明,同已有的数据流分
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