jsj_zcs的博客

摘要:数据流挖掘要求算法在占用少量内存空间的前提下快速地处理数据并且自适应概念漂移,据此提出一种面向高速数据流的集成分类器算法。该算法将原始数据流沿着时间轴划分为若干数据块后,在各个数据块上计算所有类别的中心点和对应的子空间;此后将各个数据块上每个类别的中心点和对应的子空间集成作为分类模型,并利用统计理论的相关知识检测概念漂移,动态地调整模型。实验结果表明,该方法能够在自适应数据流概念漂移的前提下对数据流进行快速的分类,并得到较好的分类效果。 关键词:概念漂移;数据流;子空间;分类;集成

Manku 数据流频繁项挖掘算法 C 语言实现，具有一定的参考作用

Apriori JAVA实现，具有很好的参考性，可以自己尝试修改以提高效率

Stream于WEB网络的数据流的例子 virtual type get(int i); virtual void push(type object); virtual type pop(); virtual type popIndex(int index); virtual type pop(type Object); virtual void clear(); virtual int getSize(); virtual type operator[](int i); virtual type * getArray(){return m_List; }; virtual ArrayT* getCopy();