數(shù)據(jù)流貝葉斯分類算法
大小：1.26 MB 人氣： 2017-12-25 需要積分：2
基于模式的貝葉斯分類模型是解決數(shù)據(jù)挖掘領域分類問題的一種有效方法，然而，大多數(shù)基于模式的貝葉斯分類器只考慮模式在目標類數(shù)據(jù)集中的支持度，而忽略了模式在對立類數(shù)據(jù)集合中的支持度．此外。對于高速動態(tài)變化的無限數(shù)據(jù)流環(huán)境，在靜態(tài)數(shù)據(jù)集下的基于模式的貝葉斯分類器就不能適用．為了解決這些問題。提出了基于顯露模式的數(shù)據(jù)流貝葉斯分類模型EPDS（Bayesian classifier algorithm based on emerging pattem for data stream）．該模型使用一個簡單的混合森林結構來維護內存中事務的項集。并采用一種快速的模式抽取機制來提高算法速度．EPDS采用半懶惰式學習策略持續(xù)更新顯露模式，并為待分類事務在每個類下建立局部分類模型．大量實驗結果表明。該算法比其他數(shù)據(jù)流分類模型有較高的準確度．
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
數(shù)據(jù)流貝葉斯分類算法下載
相關電子資料下載
- 倍加福打造工業(yè)4.0解決方案 實現(xiàn)無縫數(shù)據(jù)流通 3786
- 比無縫漫游更高級的無感漫游，你聽說過嗎？ 234
- 2024年春節(jié)通信行業(yè)網絡運行安全穩(wěn)定，移動數(shù)據(jù)流量與漫游業(yè)務大幅增長 363
- 8-1多路復用器有哪些應用場景呢 627
- 實時交換機與非實時交換機的區(qū)別是什么？ 1703
- 傳輸控制協(xié)議TCP特點及三次握手過程 845
- 可重構數(shù)據(jù)流計算引領架構創(chuàng)新 639
- labview編寫程序的一般步驟 1191
- 《愛立信移動市場報告》：5G強勁成長-全球移動數(shù)據(jù)流量在未來六年增長三倍 512
- 3.GraphSAGE[9]：generalized aggregation方法 322