一种不平衡数据流集成分类模型

针对不平衡数据流的分类问题，结合基于权重的集成分类器与抽样技术，本文提出了一种处理不平衡数据流集成分类器模型.理论分析与实验验证表明，该集成分类器具有更低的计算复杂度，更能适应存在概念漂移的不平衡数据流挖掘分类，其整体分类性能优于基于权重的集成分类器模型，能明显提升少数类的分类精度.