關鍵詞：數據流分類 遷移學習 互近鄰 局部分類精度 

摘要：為解決數據流分類中概念漂移和噪聲問題,提出一種基于互近鄰的多源遷移學習方法。該方法存儲多源領域上訓練得到的分類器,求出目標領域數據塊中每個樣本的互近鄰樣本集合,然后計算源領域分類器對目標領域數據塊中每個樣本的互近鄰樣本集合的局部分類精度,最后將局部分類精度最高的源領域分類器和目標領域分類器進行加權集成,從而將多個源領域的知識遷移到目標領域。在仿真數據集上的實驗結果表明,該方法能夠有效避免偽近鄰現象,與基于K-近鄰的多源在線遷移學習方法相比,具有更好的分類準確率和抗噪穩定性。

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