隱含概念漂移的不確定數據流集成分類算法
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近年來，數據流分類問題已經逐漸成為數據挖掘領域的一個研究熱點，然而傳統的數據流分類算法大多只能處理數據項已知并且為精確值的數據流，無法有效地應用于現實應用中普遍存在的不確定數據流。為建立適應數據不確定性的分類模型，提高不確定數據流分類準確率，提出一種針對不確定數據流的集成分類算法，該算法將不確定數據用區間及其概率分布函數表示，用C4.5決策樹分類方法和樸素貝葉斯分類方法訓練基分類器，在合理處理數據流中不確定性的同時，還能有效解決數據流中隱含的概念漂移問題。實驗結果表明，所提算法在處理不確定數據流的分類時具有較好的魯棒性，并且具有較高的分類準確率。
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