一种采用渐进学习模式的SBS-CLearning分类算法

作者：申彦; 朱玉全; 宋新平大数据挖掘分类算法集成学习增量学习概念漂移

摘要：针对Learn++.NSE算法中多个基分类器之间相互独立、未利用前阶段学习结果辅助后续阶段学习而准确率较低的问题,借鉴人类的学习过程,优化Learn++.NSE算法内部的学习机制,转变基分类器的独立学习为渐进学习,提出了一种采用渐进学习模式的SBS-CLearning分类算法.分析了Learn++.NSE算法的不足.给出了SBS-CLearning算法的步骤,该算法在前阶段基分类器的基础之上先增量学习,再完成最终的加权集成.在测试数据集上对比分析了Learn++.NSE与SBS-CLearning的分类准确率.试验结果表明:SBS-CLearning算法吸收了增量学习与集成学习的优势,相比Learn++.NSE提高了分类准确率.针对SEA人工数据集,SBS-CLearning,Learn++.NSE的平均分类准确率分别为0.982,0.976.针对旋转棋盘真实数据集,在Constant,Sinusoidal,Pulse环境下,SBS-CLearning的平均分类准确率分别为0.624,0.655,0.662,而Learn++.NSE分别为0.593,0.633,0.629.

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