自适应多分类器集成学习算法

摘要

数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集成中存在的冗余个体分类器.实验结果表明,该算法能够有效地改善发生概念漂移时的分类预测结果,同时减少存储空间的使用,提高算法速度,并且其对噪音数据具有较强的鲁棒性。