流数据的决策树分类

摘要决策树分类是数据挖掘研究领域中最重要的分枝之一。该算法有以下的一些主要优点:构造简单,可理解性强,易于转化为应用规则,并且比同类分类算法的分类精度(包括神经网络、遗传算法、贝叶斯估计等等)更高。今天,它已经被广泛应用于金融、保险、政府、教育以及国防等相关领域。但是,已有的一些决策树算法挖掘流数据的效果却不能令人满意,尤其是当流数据存在概念漂移现象时,原有的算法要么内存开销过大,要么分类准确率偏低。针对决策树在上述问题上出现的严重缺陷,本文做了相对深入的研究,以VFDT算法作为基础,加以改进,并设计出新决策树算法D-DT。这种新算法可以大大增强决策树对存在概念漂移流数据的适应能力,提高分类准...
相关推荐
-
VIP免费2025-01-09 10
-
VIP免费2025-01-09 12
-
VIP免费2025-01-09 15
-
VIP免费2025-01-09 12
-
VIP免费2025-01-09 13
-
VIP免费2025-01-09 16
-
VIP免费2025-01-09 16
-
VIP免费2025-01-09 15
-
VIP免费2025-01-09 22
-
VIP免费2025-01-09 11
相关内容
-
USST_Arts_112070649基于团队自反性的科技型企业TMT特征对企业绩效的影响研究
分类:高等教育资料
时间:2025-01-09
标签:无
格式:PDF
价格:15 积分
-
TR公司工业机器人市场发展战略研究
分类:高等教育资料
时间:2025-01-09
标签:无
格式:PDF
价格:15 积分
-
二氧化碳套管式气冷器的研究
分类:高等教育资料
时间:2025-01-09
标签:无
格式:PDF
价格:15 积分
-
非共沸混合物在微通道水平单管内流动沸腾特性
分类:高等教育资料
时间:2025-01-09
标签:无
格式:PDF
价格:15 积分
-
基于MRO的连铸辊维护管理系统研究
分类:高等教育资料
时间:2025-01-09
标签:无
格式:PDF
价格:15 积分