一种数据流分类中的聚类决策树框架算法

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中文摘要：为了平衡隐含概念漂移的数据流分类算法的分类精度和效率之间的矛盾,提出了基于聚类决策树的框架来处理快速到达的数据流,通过将不能实时分类的数据预聚类成n个类,并基于聚类结果产生VFDT新分支或替代原有分支.实验结果证明,聚类决策树框架算法在预测精度和效率上均有一定的提升.

外文标题：A Framework of Cluster Decision Tree in Data Stream Classification

作者：

吴小志、胡健、朱广新、茹萌

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作者单位：

南京南瑞集团公司信息系统集成分公司,江苏南京210000

关键词：

数据流概念漂移聚集类别

出版年：

2014

计算机安全

信息产业部基础产品发展研究中心

影响因子：0.336

ISSN：1671-0428

年,卷(期)：2014.(3)