基于动态异构集成的多标签数据流分类算法

作     者：丁剑 武红鑫 韩萌 DING Jian;WU Hong-xin;HAN Meng

作者机构：北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 

基　　金：宁夏自然科学基金项目(2022AAC03279) 国家自然科学基金项目(62062004) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(2022PT_S04) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第10期

页      码：3031-3038页

摘      要：使用反映数据变化机制的自适应模型可以更好处理数据流问题。为实现自适应调整集成分类器使其更符合数据特性,提出一种基于动态异构集成的多标签数据流分类算法。通过使用H个不同分类算法分别训练固定大小的数据块,生成候选分类器组E={E 1,…,E H},利用几何加权公式计算每个E i中候选基分类器的权重实现组内的动态更新;提出一种新的自适应选择策略生成最终的异构集成分类器。通过在6个数据集上的大量实验验证,提出算法比现有算法在准确度、基于实例的F1值、微观F1值、宏观F1值上有更好的性能。

主 题 词：多标签分类 数据流 异构 集成分类器 动态更新 自适应选择策略 几何加权 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.10.020

馆 藏 号：203124138...