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基于多源遷移學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)流分類研究
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)流分類 遷移學(xué)習(xí) 互近鄰 局部分類精度
摘要：為解決數(shù)據(jù)流分類中概念漂移和噪聲問題,提出一種基于互近鄰的多源遷移學(xué)習(xí)方法。該方法存儲多源領(lǐng)域上訓(xùn)練得到的分類器,求出目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)塊中每個樣本的互近鄰樣本集合,然后計算源領(lǐng)域分類器對目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)塊中每個樣本的互近鄰樣本集合的局部分類精度,最后將局部分類精度最高的源領(lǐng)域分類器和目標(biāo)領(lǐng)域分類器進行加權(quán)集成,從而將多個源領(lǐng)域的知識遷移到目標(biāo)領(lǐng)域。在仿真數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效避免偽近鄰現(xiàn)象,與基于K-近鄰的多源在線遷移學(xué)習(xí)方法相比,具有更好的分類準(zhǔn)確率和抗噪穩(wěn)定性。
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