【摘 要】
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数据流具有快速性、连续性、多变性及无限性等特性,使得传统的分类方法不再适用.由于数据流多变的特性,设计高效、高精度的分类算法是比较困难的.目前数据流在电信、网络等众
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数据流具有快速性、连续性、多变性及无限性等特性,使得传统的分类方法不再适用.由于数据流多变的特性,设计高效、高精度的分类算法是比较困难的.目前数据流在电信、网络等众多应用领域客观大量存在,因此研究快速的、精确的、稳定的数据流分类系统具有较高的理论价值和应用前景.近年来,大量的研究工作都旨在高效准确地解决隐合概念漂移的数据流的分类问题.本文研究了一些适合数据流的分类算法,根据算法主要思想的不同进行分类,根据每种思想的发展历程对其相应的算法进行论述,并对部分经典算法分析其处理概念漂移的性能,并对进一步可做的工作进行展望.
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