| 基于信息熵差异性度量的数据流增量集成分类算法 |
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| 引用本文： | 琚春华,邹江波. 基于信息熵差异性度量的数据流增量集成分类算法[J]. 电信科学, 2015, 31(2): 92-102 |
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| 作者姓名： | 琚春华 邹江波 |
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| 作者单位： | 浙江工商大学信息学院 杭州310018;浙江工商大学现代商贸研究中心 杭州310000 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划基金资助项目，浙江省自然科学基金资助项目，教育部人文社会科学重点研究基地基金资助项目，The National Key Technology R&D Program，The Natural Science Foundation of Zhejiang Province of China，The Key Ministry of Education |
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| 摘 要： | 对分类器之间的差异性进行了研究,提出了一种基于信息熵差异性度量的增量集成分类算法,将信息熵差异性度量方法融入到基分类器选择过程中,通过对训练数据集的基分类结果的信息熵差异度计算,采用循环迭代优化的选择方法,以熵差异性最优化为约束目标,动态调整基分类器个数,实现了分类准确稳定,减少了系统开销。通过实验比对,证明了算法在数据流处理时比其他算法具有更小的开销和较强的适应性。
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| 关 键 词： | 集成分类器 差异性度量 信息熵 增量集成 数据流 |
An Incremental Classification Algorithm for Data Stream Based on Information Entropy Diversity Measure |
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| Ju Chunhua,Zou Jiangbo. An Incremental Classification Algorithm for Data Stream Based on Information Entropy Diversity Measure[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(2): 92-102 |
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| Authors: | Ju Chunhua Zou Jiangbo |
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| Affiliation: | Ju Chunhua;Zou Jiangbo;School of Computer Science & Information Engineering;Center for Studies of Modern Business, Zhejiang Gongshang University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble classifier diversity measure entropy of information incremental ensemble data stream |
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