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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于k近鄰的完全隨機(jī)森林算法KCRForest

      基于k近鄰的完全隨機(jī)森林算法KCRForest

      2021-04-02 | pdf | 3.00 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)有新類的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流分類算法檢測(cè)新類性能不高的問(wèn)題，提出一種基于k近鄰的完全隨機(jī)森林算法（ Kcrforest）。該算法利用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流中已知類樣本構(gòu)建完全隨機(jī)森林的完全隨機(jī)樹(shù)，并根據(jù)葉節(jié)點(diǎn)平均路徑長(zhǎng)度將樣本空間分成正常區(qū)域與異常區(qū)域。通過(guò)落入異常區(qū)域中樣本的k近鄰計(jì)算該樣本離群值。若樣本離群值大于設(shè)定閾值，則判斷樣本為新類，否則為已知類。落入異常區(qū)域的已知類樣本由該樣本的k近鄰得到樣本標(biāo)簽分布，否則取該區(qū)堿中原訓(xùn)練樣本標(biāo)簽分布，投票得到樣本標(biāo)簽。當(dāng)新類樣本檢測(cè)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，利用新類樣本信息更新模型，便于檢測(cè)其他新類。為了驗(yàn)證 Kcrforest算法檢測(cè)新類的有效性，分別在4個(gè)UCⅠ數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與已有算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明該算法的新類檢測(cè)性能優(yōu)于或與 forest+SVM算法、LOF+SVM算法相當(dāng)，分類準(zhǔn)確率明顯高于 Sencforest算法。

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