Dataflödesklassificeringsalgoritmer för icke-stationära miljöer förutsätter ofta tillgång till klassetiketter, omedelbart eller med viss fördröjning efter klassificeringen. Vissa tillämpningar, främst de som rör sensorer och robotik, medför dock höga kostnader för att få fram nya etiketter under klassificeringsfasen. Ett sådant scenario där den faktiska märkningen av behandlade uppgifter aldrig är tillgänglig kallas extrem kontrolllatens. Extrem verifieringslatens kräver nya klassificeringsmetoder som kan anpassas till eventuella förändringar över tid utan extern övervakning. Detta dokument presenterar en snabb, enkel, intuitiv och exakt algoritm för att klassificera icke-stationära dataströmmar i ett extremt verifieringslatensscenario, nämligen Stream Classification Algorithm Vägledd av Clustering -SCARGC. Vår metod består av en klusterering följd av en klassificering steg tillämpas upprepade gånger i en sluten loop-sätt. Vi visar i flera klassificeringsuppgifter som utvärderats i syntetiska och verkliga data att vår metod är snabbare och mer exakt än den senaste tekniken.
Souza m.fl. REF har utarbetat en ram för klassificering av icke-stationära dataströmmar som kallas Stream Classification Algorithm Vägledd av Clustering (SCARGC).
Data stream classification guided by clustering on nonstationary environments and extreme verification latency
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}