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目前多数的数据流分类方法都是基于数据稳定分布这一假设，忽略了真实数据在一段时间内会发生潜在概念性的变化，这可能会降低分类模型的预测精度．针对数据流的特性，提出一种能够识别并适应概念漂移发生的在线分类算法，实验表明它能根据目前概念漂移的状况，自动地调整训练窗口和模型重建期间新样本的个数．
一种能够适应概念漂移变化的数据流分类方法
【摘 要】
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目前多数的数据流分类方法都是基于数据稳定分布这一假设，忽略了真实数据在一段时间内会发生潜在概念性的变化，这可能会降低分类模型的预测精度．针对数据流的特性，提出一种能够识
【机 构】
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佳木斯大学公共计算机教研部
【出 处】
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智能系统学报
【发表日期】
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2007年4期
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