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針對有新類的動態(tài)數(shù)據(jù)流分類算法檢測新類性能不高的問題，提出一種基于k近鄰的完全隨機森林算法（ Kcrforest）。該算法利用動態(tài)數(shù)據(jù)流中已知類樣本構建完全隨機森林的完全隨機樹，并根據(jù)葉節(jié)點平均路徑長度將樣本空間分成正常區(qū)域與異常區(qū)域。通過落入異常區(qū)域中樣本的k近鄰計算該樣本離群值。若樣本離群值大于設定閾值，則判斷樣本為新類，否則為已知類。落入異常區(qū)域的已知類樣本由該樣本的k近鄰得到樣本標簽分布，否則取該區(qū)堿中原訓練樣本標簽分布，投票得到樣本標簽。當新類樣本檢測達到一定數(shù)量時，利用新類樣本信息更新模型，便于檢測其他新類。為了驗證 Kcrforest算法檢測新類的有效性，分別在4個UCⅠ數(shù)據(jù)集上進行實驗，并與已有算法進行比較。結果表明該算法的新類檢測性能優(yōu)于或與 forest+SVM算法、LOF+SVM算法相當，分類準確率明顯高于 Sencforest算法。
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