A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance
المؤلفون المشاركون
Li, Xiangjun
Zhou, Yong
Jin, Ziyan
Yu, Peng
Zhou, Shun
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Data stream mining has become a research hotspot in data mining and has attracted the attention of many scholars.
However, the traditional data stream mining technology still has some problems to be solved in dealing with concept drift and concept evolution.
In order to alleviate the influence of concept drift and concept evolution on novel class detection and classification, this paper proposes a classification and novel class detection algorithm based on the cohesiveness and separation index of Mahalanobis distance.
Experimental results show that the algorithm can effectively mitigate the impact of concept drift on classification and novel class detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Xiangjun& Zhou, Yong& Jin, Ziyan& Yu, Peng& Zhou, Shun. 2020. A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183893
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Xiangjun…[et al.]. A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183893
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Xiangjun& Zhou, Yong& Jin, Ziyan& Yu, Peng& Zhou, Shun. A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183893
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1183893
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر