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提出一种能够适应数据流突变式概念变化的增量分类算法,采用网格技术对数据集特征向量进行量化,利用Haar小波多种分辨率的数据表示方式,基于最近邻技术发现测试点的合适类标签。在真实数据集上的测试证明,与已存在的数据流分类算法相比,提出的分类算法精度较高,具有很低的更新代价,适合数据流应用的需求。
一种多分辨率数据流在线分类算法
【摘 要】
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提出一种能够适应数据流突变式概念变化的增量分类算法,采用网格技术对数据集特征向量进行量化,利用Haar小波多种分辨率的数据表示方式,基于最近邻技术发现测试点的合适类标签。在真实数据集上的测试证明,与已存在的数据流分类算法相比,提出的分类算法精度较高,具有很低的更新代价,适合数据流应用的需求。
【机 构】
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佳木斯大学信息电子技术学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年10期
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