多重選擇決策樹算法挖掘概念漂移數據流
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>286 K
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文檔介紹：重點研究了數據流分類挖掘中存在的概念漂移問題，并在CVFDT算法改進的基礎上，提出了一種多重選擇決策樹算法mCVFDT。該算法將多重屬性的選擇機制加入到節點結構中，克服了CVFDT無法自動檢測概念漂移的缺陷，同時避免了對決策樹的重復遍歷，提高了算法的分類精度和效率。實驗結果證明該，算法隨著樣本數目的增加，在分類精度上比CVFDT算法有更好的表現。
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