海量数据流的分类稳定性决策与评判数学模型仿真

作者：张宗杰

来源：科技通报, 2016, (2): 176-179,184.

DOI：10.3969/j.issn.1001-7119.2016.02.037

• 海量数据流
• 分类稳定性
• 评判数学模型

研究针对海量数据流的分类方法,构建分类结果评判数学模型,保证分类系统的稳定性.与静态数据相比,数据流具有动态变化性、传输高速性、高维有序性以及规模宏大性,且存在概念漂移的现象,采用传统的分类方法进行数据流分类,很难处理其中大量的不确定性信息,分类的准确率较低、耗费时间长,无法达到理想的分类效果.为此,提出基于改进决策树算法的海量数据流分类方法.针对原始数据中的冗余进行预处理,去除冗余,提高分类

• 单位
  海南热带海洋学院