動態(tài)數(shù)據(jù)流分類方法及其在民族信息數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

第1章 緒論 / 4
1．1 引言 / 5
1．2 數(shù)據(jù)挖掘概述 / 6
1．2．1 數(shù)據(jù)挖掘基本概念介紹 / 6
1．2．2 數(shù)據(jù)挖掘基本技術(shù)介紹 / 15
1．3 動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘概述 / 21
1．3．1 動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘概念介紹 / 22
1．3．2 數(shù)據(jù)流挖掘研究意義 / 22
1．3．3 動態(tài)數(shù)據(jù)分類方法國內(nèi)外
研究現(xiàn)狀 / 23
1．4 本章小結(jié) / 29
第2章 數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù) / 31
2．1 概述 / 31
2．2 數(shù)據(jù)流挖掘相關(guān)技術(shù)
簡介 / 38
2．2．1 滑動窗口技術(shù) / 38
2．2．2 動態(tài)抽樣技術(shù) / 40
2．2．3 數(shù)據(jù)概要方法 / 41
2．2．4 更新策略 / 46
2．2．5 數(shù)據(jù)流預(yù)處理技術(shù) / 47
2．3 數(shù)據(jù)流挖掘基本算法
介紹 / 52
2．3．1 數(shù)據(jù)流聚類算法 / 53
2．3．2 數(shù)據(jù)流分類算法 / 60
2．3．3 數(shù)據(jù)流頻繁規(guī)則挖掘
算法 / 66
2．3．4 多數(shù)據(jù)流挖掘算法 / 69
2．4 數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)相關(guān)
應(yīng)用 / 72
2．5 本章小結(jié) / 74
第3章 集成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類
技術(shù) / 75
3．1 概述 / 75
3．1．1 集成學(xué)習(xí)基本理論 / 75
3．1．2 集成學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀 / 79
3．2 Learn++系列算法 / 80
3．2．1 Learn++介紹 / 80
3．2．2 Learn++．NC / 82
3．2．3 Learn++．DF / 84
3．2．4 Learn++．MF / 85
3．2．5 Learn++．NSE / 86
3．3 基于SVM-SOM的數(shù)據(jù)
流混合分類方法 / 88
3．3．1 SVM模型介紹 / 89
3．3．2 SOM模型介紹 / 90
3．3．3 粒子群與遺傳算法介紹 / 91
3．3．4 SVM-SOM混合模型構(gòu)建
方法 / 92
3．4 集成學(xué)習(xí)結(jié)果合并方法 / 97
3．4．1 基于均值的合并方法 / 97
3．4．2 投票合并方法 / 99
3．4．3 其他合并方法 / 102
3．5 本章小結(jié) / 102
第4章 增量式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類
方法 / 104
4．1 概述 / 104
4．2 傳統(tǒng)分類器存在問題及
解決方法 / 104
4．3 增量式相關(guān)算法介紹 / 106
4．4 基于輪轉(zhuǎn)式結(jié)構(gòu)的增量
式數(shù)據(jù)流分類模型 / 110
4．4．1 算法介紹 / 110
4．4．2 實驗及結(jié)果分析 / 113
4．6 其他增量式分類模型
介紹 / 116
4．6．1 基于增量式學(xué)習(xí)的極端
學(xué)習(xí)機分類模型 / 116
4．6．2 數(shù)據(jù)流可調(diào)節(jié)增量學(xué)習(xí)
模型 / 119
4．6．3 基于增量式學(xué)習(xí)的非穩(wěn)定
數(shù)據(jù)流分類模型 / 121
4．6．4 基于增量式學(xué)習(xí)的LSVM
模型 / 123
4．7 本章小結(jié) / 127
第5章 數(shù)據(jù)流概念漂移挖掘
方法 / 128
5．1 概述 / 128
5．1．1 概念漂移介紹 / 128
5．1．2 概念漂移研究現(xiàn)狀 / 130
5．1．3 概念漂移檢測方法介紹 / 130
5．3 基于KL-distance的數(shù)據(jù)
流分類模型 / 131
5．3．1 算法介紹 / 131
5．3．2 實驗結(jié)果 / 136
5．4 基于集成學(xué)習(xí)的概念漂
移分類模型 / 141
5．4．1 算法介紹 / 141
5．4．2 實驗結(jié)果 / 143
5．4 概念漂移可視化研究 / 144
5．4．1 可視化算法介紹 / 144
5．4．2 實驗結(jié)果 / 146
5．5 本章小結(jié) / 149
第6章 民族信息數(shù)據(jù)流挖掘
應(yīng)用 / 150
6．1 概述 / 150
6．2 少數(shù)民族信息數(shù)據(jù)挖掘
現(xiàn)狀 / 154
6．3 數(shù)據(jù)流分類在少數(shù)民族信息挖掘中的應(yīng)用――少數(shù)民族樂器分類模型 / 156
6．3．1 模型框架 / 156
6．3．2 算法介紹 / 157
6．3．3 實驗結(jié)果及分析 / 159
6．4 本章小結(jié) / 161
參考文獻 / 162