基于概念漂移检测的数据流集成分类

摘要

提出一种概念漂移的并行检测机制及数据流集成分类系统.该系统从错误率和漂移度2个方面周期性地并行检测数据流,并利用Choquet模糊积分辅助构建集成分类器,动态调整每个分类器的权重,从而在保证分类准确性的同时,自适应不断变化的数据流环境.在公开数据集上进行实验,并与已有算法进行比较,实验结果表明所提算法在分类性能和应对新概念能力方面均优于其他算法.