面向不完全标记数据流的集成分类算法

实际数据流中许多数据是无标签的,且其中隐含着不同类型的概念漂移。为此,本文提出了一种面向不完全标记数据流的集成分类算法,该算法利用K均值聚类算法标记无标签实例,利用Hoeffding Bounds不等式确定的双阈值检测概念漂移,同时动态地更新分类模型以适应数据流环境的变化。实验结果表明,本文提出的算法能够在类传播过程中具有较高标记正确率,又能从噪音中识别出不同类型的概念漂移。