基于自适应集成分类器的数据流概念漂移检测算法研究

基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法研究 本文主要研究基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法，旨在解决数据流分类中的概念漂移问题。数据流具有连续、实时、有序及无限等特点，使得传统的数据挖掘技术无法有效地处理数据流分类中的概念漂移问题。 概念漂移（Concept Drift）是指数据流中的概念或模式随时间的变化。例如，在网络安全监控系统中，网络攻击模式可能会随着时间的推移而变化。因此，需要一种能够实时检测和适应概念漂移的算法，以确保数据流分类的准确性。 基于自适应集成分类器的方法可以有效地检测和适应概念漂移。该方法通过不断更新训练样例的权重与属性类别，将训练样例从现有的数据集中分离出来，并被确定为新类别属性的训练样例。这种方法可以实时地检测概念漂移，并对其进行适应，从而提高数据流分类的准确性。 在本文中，作者提出了基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法，该算法结合现有的决策树分类挖掘算法，构建了数据流概念漂移的自适应集成分类模型。仿真结果证明该方法的适应性和可靠性。 自适应集成分类器的优点在于可以实时地检测概念漂移，并对其进行适应，从而提高数据流分类的准确性。此外，该方法还可以实时地更新训练样例的权重与属性类别，从而提高模型的泛化能力。 本文提出的基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法可以有效地检测和适应概念漂移，提高数据流分类的准确性，是解决数据流概念漂移问题的一种有效方法。 关键词：数据流；概念漂移；决策树；集成分类器 中图分类号：TP393.02