Summarization of data stream ensemble classification algorithm

Summarization of data stream ensemble classification algorithm
Xu Guanying
Han Meng
Wang Shaofeng
Jia Tao
School of Computer Science & Engineering, North University for Nationalities, Yinchuan 750021, China

摘要

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.

基金项目

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)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0510
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第1期
所属栏目: Survey
出版页码: 1-8,15
文章编号: 1001-3695(2020)01-001-0001-08

发布历史

[2020-01-05] Printed Article

引用本文

许冠英, 韩萌, 王少峰, 等. 数据流集成分类算法综述 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (1): 1-8,15. (Xu Guanying, Han Meng, Wang Shaofeng, et al. Summarization of data stream ensemble classification algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (1): 1-8,15. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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