动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用

内容简介

丛书序

前言

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 数据挖掘概述

1.3 动态数据挖掘概述

1.4 本章小结

第2章 数据流挖掘技术

2.1 概述

2.2 数据流挖掘相关技术简介

2.3 数据流挖掘基本算法介绍

2.4 数据流挖掘技术的相关应用

2.5 本章小结

第3章 集成学习数据流分类技术

3.1 概述

3.2 Learn++系列算法

3.3 基于SVM-SOM的数据流混合分类方法

3.4 集成学习结果合并方法

3.5 本章小结

第4章 增量式学习数据流分类方法

4.1 概述

4.2 传统分类器存在的问题及解决方法

4.3 增量式相关算法介绍

4.4 基于轮转式结构的增量式数据流分类模型

4.5 其他增量式分类模型介绍

4.6 本章小结

第5章 数据流概念漂移挖掘方法

5.1 概述

5.2 基于KL-distance的数据流分类模型

5.3 基于集成学习的概念漂移分类模型

5.4 概念漂移可视化研究

5.5 本章小结

第6章 民族信息数据流挖掘应用

6.1 概述

6.2 少数民族信息数据挖掘现状

6.3 数据流分类在少数民族信息挖掘中的应用——少数民族乐器分类模型

6.4 本章小结

参考文献