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目前挖掘概念流动的数据流已经成了研究热点。文章提出了一种既能很好地处理概念漂移又能从单类别中学习的算法UP-AB。通过在超平面数据集和标准数据集上的实验,与PNB[1]算法比较,表明该算法具有更高的准确度,能更快地适应概念漂移。
基于单类别学习的自适应数据流分类算法
【摘 要】
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目前挖掘概念流动的数据流已经成了研究热点。文章提出了一种既能很好地处理概念漂移又能从单类别中学习的算法UP-AB。通过在超平面数据集和标准数据集上的实验,与PNB[1]算法
【机 构】
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西北工业大学应用数学系,西北工业大学计算机学院
【出 处】
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西北工业大学学报
【发表日期】
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2010年5期
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