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...
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