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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.10
- 수록면
- 31 - 38 (8page)
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In this paper, we propose the ensemble-based classification model which extracts just new data patterns from the streaming-data by using clustering and generates new classification models to be added to the ensemble in order to reduce the number of data labeling while it keeps the accuracy of the existing system. The proposed technique performs clustering of similar patterned data from streaming data. It performs the data labeling to each cluster at the point when a certain amount of data has been gathered. The proposed technique applies the K-NN technique to the classification model unit in order to keep the accuracy of the existing system while it uses a small amount of data. The proposed technique is efficient as using about 3% less data comparing with the existing technique as shown the simulation results for benchmarks, thereby using clustering.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusion
REFERENCE
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Hebah H. / 2009 / Stream Data Mining / International Journal of Web Applications 1 (4) : 183 ~ 190
[단행본] - Kantardzic, Mehmed / 2011 / Data mining: concepts, models, methods, and algorithms / John Wiley & Sons
[단행본] - Tsymbal, Alexey / 2004 / The problem of concept drift: definitions and related work / Computer Science Department, Trinity College Dublin : 106 ~
[학술대회논문] - Wang, Haixun / 2003 / Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers / Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
[학술대회논문] - Kolter, Jeremy Z. / 2003 / Dynamic weighted majority: A new ensemble method for tracking concept drift / ICDM 2003. Third IEEE International Conference on. IEEE
[단행본] - Kantardzic, Mehmed / 2011 / Data mining: concepts, models, methods, and algorithms / John Wiley & Sons
[단행본] - Tsymbal, Alexey / 2004 / The problem of concept drift: definitions and related work / Computer Science Department, Trinity College Dublin : 106 ~
[학술대회논문] - Wang, Haixun / 2003 / Mining concept-drifting data streams using ensemble classifiers / Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
[학술대회논문] - Kolter, Jeremy Z. / 2003 / Dynamic weighted majority: A new ensemble method for tracking concept drift / ICDM 2003. Third IEEE International Conference on. IEEE
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