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針對既有歷史數(shù)據(jù)又有流特征的全新應(yīng)用場景，提出了一種基于組特征選擇和流特征的在線特征選擇算法。在對歷史數(shù)據(jù)的組特征選擇階段，為了彌補(bǔ)單一聚類算法的不足，引入聚類集成的思想。先利用k-means方法通過多次聚類得到一個聚類集體，在集成階段再利用層次聚類算法對聚類集體進(jìn)行集成得到最終的結(jié)果。在對流特征數(shù)據(jù)的在線特征選擇階段，對組構(gòu)造產(chǎn)生的特征組通過探討特征間的相關(guān)性來更新特征組，最終通過組變換獲得特征子集。實驗結(jié)果表明，所提算法能有效應(yīng)對全新場景下的在線特征選擇問題，并且有很好的分類性能。
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