基于三支决策粗糙集的概念漂移研究

发布时间：2017-12-09 17:31

  本文关键词：基于三支决策粗糙集的概念漂移研究

  更多相关文章： 概念漂移 三支决策粗糙集 数据挖掘 容错性

【摘要】：随着大数据时代的到来,数据挖掘已经成为研究热点,概念漂移作为数据挖掘领域所面临的挑战之一,也越来越受到人们的关注。针对传统基于经典粗糙集的概念漂移探测研究不关注边界域上的概念漂移现象、不具有容错性的问题,提出了基于三支决策粗糙集的概念漂移的探测算法,该算法将概念漂移的探测拓展到了三支决策粗糙集领域,将正域概念漂移探测的意义推广到了边界域上,认为边界域上的概念漂移现象也是值得研究的且具有实际意义的。利用三支决策粗糙集能够有效模拟人类智能的不确定性和非精确性的特点,增加了该概念漂移算法的容错性。最后,通过实验验证了该算法的可行性。
【作者单位】： 浙江师范大学数理与信息工程学院;
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言现实生活中的数据总是按照时间的顺序连续不断地到达,如声波和信号。连续不断有序到达的数据就是数据流。由于干扰及噪声的存在,从数据流中挖掘出有用的数据显得十分重要。数据挖掘是机器学习的主要应用之一,目前机器学习所面临的主要挑战包括概念漂移。概念漂移[1-3]指

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本文编号：1271265