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数据流分类中概念漂移与噪声处理的协同优化策略研究.docx

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    数据流分类中概念漂移与噪声处理的协同优化策略研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据流广泛存在于各个领域，如金融交易、网络监控、传感器数据采集等。数据流分类作为数据挖掘和机器学习领域的关键技术，旨在根据数据的特征将其划分到预定义的类别中，为决策提供支持。在实际应用中，数据流往往受到概念漂移和噪声的干扰，这给数据流分类带来了巨大挑战。

    概念漂移是指数据分布随时间的变化而发生改变的现象。例如，在金融市场中，由于宏观经济政策调整、国际政治局势变化等因素，股票价格走势数据的分布会不断变化；在网络安全领域，随着黑客攻击手段的不断更新，网络流量数据的特征也会发生改变。概念漂移的存在

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