Abstract-This paper undersöker ett viktigt problem i stream mining, dvs klassificering under strömmande nya klasser eller SENC. SENC-problemet kan lösas upp i tre underproblem: att upptäcka nya klasser, klassificera kända klasser och uppdatera modeller för att integrera varje ny klass som en del av kända klasser. Det gemensamma tillvägagångssättet är att behandla det som ett klassificeringsproblem och lösa det med hjälp av antingen en övervakad inlärare eller en halvövervakad inlärare. Vi föreslår ett alternativt tillvägagångssätt genom att använda oövervakat lärande som grund för att lösa detta problem. Den föreslagna metoden använder helt slumpartade träd som har visat sig fungera bra i oövervakat lärande och övervakat lärande självständigt i litteraturen. De helt slumpartade träden används som en enda gemensam kärna för att lösa alla tre underproblemen: oövervakat lärande, övervakat lärande och modelluppdatering på dataströmmar. Vi visar att den föreslagna oövervakade inlärningsfokuserade metoden ofta uppnår betydligt bättre resultat än befintliga klassificeringsfokuserade metoder.
I REF tillämpas helt slumpmässiga träd som en oövervakad inlärningsgrund.
Classification Under Streaming Emerging New Classes: A Solution Using Completely-Random Trees
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}