%0 Journal Article
%T 适于渐变概念漂移数据的自适应分类算法
%A 张景祥
%A 王士同
%A 邓赵红
%J 模式识别与人工智能
%P 623-633
%D 2013
%X 数据的概念漂移特性是广泛存在的。针对渐变概念漂移的分类问题，提出一种自适应近邻投影均值差支持向量机算法。该算法基于结构风险最小化模型，以再生核Hilbert空间中近邻投影均值差为相邻分类器间差异的度量，在全局优化中融入数据自身的分布特征，提高算法的适应性。在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明该算法是有效的。
%K 渐变概念漂移
%K 自适应分类
%K 支持向量机
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9628.shtml