فایل ورد کامل دسته بندی گروه وزنی جریان های داده ای مولتی لیبل

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل دسته بندی گروه وزنی جریان های داده ای مولتی لیبل،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۸ صفحه

نتیجه گیری

این مقاله یک الگوریتم کارآمد برای طبقه بندی جریان داده ای چندگانه بر اساس ML-KNN ارائه می دهد. همانطور که خواص جریان داده ها و برچسب های متعدد به هر نمونه، اختصاص داده شده است. این مسئله بیشتر از مشکالت طبقه بندی داده های چندگانه سنتی استاتیک و مسائل طبقه بندی جریان داده یکپارچه، چالش برانگیز می شود. برای مقابله با این چالش ها، ما یک روش طبقه بندی جریان داده ای چندگانه گروهی را پیشنهاد می کنیم، مدل طبقه بندی کننده ی گروهی جریانی وزنی مبتنی بر ML-KNN (SWMEC) را برای به روز رسانی موثر مدل با جریان داده چندگانه، ارائه می دهیم. سپس مدل ما می تواند به طور موثر و کارآمد برچسب های متعدد را برای نقاط داده های آینده پیش بینی کند. نتایج تجربی در دنیای واقعی معتبرسازی شده است که رویکرد طبقه بندی جریان داده چندگانه ی ما بسیار موثر و کارآمد برای طبقه بندی جریان چندگانه است.

عنوان انگلیسی:Weighted Ensemble Classification of Multi-label Data Streams~~en~~

Conclusion

This paper presents an efficient algorithm for multi-label data stream classification based on ML-KNN. As the properties of data stream and multiple labels assigned to each instances. It becomes more challenging than the traditional static multi-label data classification problems and single-label data stream classification problems. To address these challenges, we propose an ensemble multilabel data stream classification approach, manly Streaming Weighting ML-KNN based Ensemble Classifier (SWMEC), to efficiently update the model with the multi-label data stream flows. Then our model can effectively and efficiently predict multiple labels for future data points. The experimental results on the real world validate that our multi-label data stream classification approach is very effective and efficient for multi-label stream classification.

$$en!!