基于CAPE的數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，一種區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)形式出現(xiàn)，稱之為數(shù)據(jù)流。針對(duì)數(shù)據(jù)流的挖掘方法成為了近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。分類作為數(shù)據(jù)挖掘中重要的一個(gè)分支，在數(shù)據(jù)流挖掘中也扮演著重要的角色。 由于數(shù)據(jù)流具有數(shù)據(jù)持續(xù)到達(dá)，到達(dá)速度快，數(shù)據(jù)規(guī)模大等新的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘分類方法，比如貝葉斯、決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，已經(jīng)無(wú)法滿足數(shù)據(jù)流挖掘的需求，為了適應(yīng)數(shù)據(jù)流的新特點(diǎn)，本文采用了基于頻繁模式的

2、分類方法，即先挖掘出初始窗口中的頻繁模式，并以此作為分類器，然后隨著數(shù)據(jù)的不斷到達(dá)對(duì)分類器進(jìn)行動(dòng)態(tài)的更新并通過(guò)此分類器對(duì)到達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。通過(guò)對(duì)已有頻繁模式挖掘算法和分類算法的學(xué)習(xí)和歸納，認(rèn)真的分析了算法CAPE在分類過(guò)程中的缺點(diǎn)和不足，對(duì)算法在分類器建立過(guò)程、分類器存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和分類器更新過(guò)程上進(jìn)行改進(jìn)，得到新的基于頻繁模式的數(shù)據(jù)流分類算法FPBC。 新算法采用了頻繁模式樹作為數(shù)據(jù)流分類器，利用模式緩存表來(lái)解決概念漂移的問題，通