Concept Drift Detection Based on Pre-Clustering and Statistical Testing,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Concept Drift Detection Based on Pre-Clustering and Statistical Testing
並列篇名
Concept Drift Detection Based on Pre-Clustering and Statistical Testing
作者 Jones Sai-Wang WanSheng-De Wang
英文摘要
Stream data processing has become an important issue in the last decade. Data streams are generated on the fly and possibly change their data distribution over time. Data stream processing requires some mechanisms or methods to adapt to the changes of data distribution, which is called the concept drift. Concept drift detection can be challenging due to the data labels are not known. In this paper, we propose a drift detection method based on the statistical test with clustering and feature extraction as preprocessing. The goal is to reduce the detection time with principal component analysis (PCA) for the feature extraction method. Experimental results on synthetic and real-world streaming data show that the clustering preprocessing improve the performance of the drift detection and feature extraction trade-off an insignificant performance of detection for speedup for the execution time.
起訖頁 465-472
關鍵詞 Concept driftStream data miningDrift detectionUnsupervised
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202103 (22:2期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.3966/160792642021032202020  複製DOI
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