摘要
详细介绍了国内外集成分类算法,对集成分类算法的两个部分(基分类器组合和动态更新集成模型)进行了详细综述,明确区分不同集成算法的优缺点,对比算法和实验数据集。并且提出进一步的研究方向和考虑的解决办法。
This paper introduced the ensemble classification algorithm at home and abroad in detail.It reviewed the two parts of the ensemble classification algorithm(base classifier combination and dynamic update ensemble model)in detail,and clearly distinguished the advantages and disadvantages of different integration algorithms,comparison algorithm and experimental data set.The paper proposed further research directions and considerations.
作者
许冠英
韩萌
王少峰
贾涛
Xu Guanying;Han Meng;Wang Shaofeng;Jia Tao(School of Computer Science&Engineering,North University for Nationalities,Yinchuan 750021,China)
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第1期1-8,15,共9页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(61563001)
宁夏自然科学基金资助项目(NZ17115)
北方民族大学研究生创新项目(YCX18055).
关键词
数据流分类
集成学习
概念漂移
data stream classification
ensemble learning
concept drift