【摘 要】
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Incremental learning algorithm of SVMs is designed to deal with data streams mining problems. The paper presents dynamic training algorithm of incremental SVMs
【机 构】
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College of Software, Nankai Unverisity, Tianjin 300071
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Incremental learning algorithm of SVMs is designed to deal with data streams mining problems. The paper presents dynamic training algorithm of incremental SVMs which is suitable to mine on data streams. The initial training data streams are divided into several sets and clustering method is used, which makes new data which have different distribution status are selected into new sets to train multiple SVM classifiers. These classifiers are combined according to their statistical performance on the feature space into a single classifier as the final classification output. The experimental results confirm the feasibility and validity of the algorithm.
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