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低代价的数据流分类算法
Low-Cost Algorithm for Stream Data Classification作者机构：福建农林大学计算机与信息学院福州350002
出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)
年 卷 期：2016年第25卷第12期
页 面：187-192页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
基 金：福建省自然科学基金(2013J01216 2016J01280)
摘 要：现有数据流分类算法大多使用有监督学习,而标记高速数据流上的样本需要很大的代价,因此缺乏实用性.针对以上问题,提出了一种低代价的数据流分类算法2SDC.新算法利用少量已标记类别的样本和大量未标记样本来训练和更新分类模型,并且动态监测数据流上可能发生的概念漂移.真实数据流上的实验表明,2SDC算法不仅具有和当前有监督学习分类算法相当的分类精度,并且能够自适应数据流上的概念漂移.
