适应概念漂移的数据流分类算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-13页
·研究背景	第10-11页
·国内外研究现状	第11页
·本文研究内容	第11-12页
·全文组织和结构	第12-13页
第2章 数据挖掘基础	第13-30页
·数据挖掘概述	第13-21页
·数据挖掘基础	第13-15页
·分类定义和过程	第15-17页
·贝叶斯分类	第17-18页
·决策树模型	第18-21页
·显露模式	第21-22页
·基本概念	第21-22页
·基于显露模式的分类算法	第22页
·数据流挖掘	第22-25页
·数据流分类	第23-24页
·数据流聚类	第24页
·滑动窗口	第24-25页
·概念漂移	第25-28页
·概念漂移的基本特征	第25-27页
·适应概念漂移的分类算法的研究	第27-28页
·集成分类器EC4.5	第28-29页
·离线C4.5 的介绍	第28页
·集成分类器EC4.5	第28-29页
·本章小结	第29-30页
第3章 适应概念漂移的优化分类算法	第30-45页
·问题的提出	第30-31页
·相关概念和定义	第31-32页
·算法提出及描述	第32-34页
·集成分类器的构造	第34-41页
·基分类器的构造	第34-36页
·分类器的分类误差加权	第36-37页
·概念漂移的检测	第37-38页
·集成分类器的更新方式	第38-41页
·分类器的流程描述及构造算法	第41-44页
·本章小结	第44-45页
第4章 相关实验结果及分析	第45-54页
·实验原理	第45-46页
·算法性能分析	第46-52页
·本章小结	第52-54页
结论	第54-55页
参考文献	第55-60页
致谢	第60页