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针对传统分布式数据流挖掘算法的通信开销较大、分类精度较低的问题,提出一种基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法.利用局部站点快速更新数据流信息,采用支持向量机算法学习元级数据并传递到中心站点.中心站点负责接收及合并元级数据,形成全局分类结果.实验结果表明,该算法能在降低局部站点和中心站点网络通信量的同时,获得较高精度的全局分类结果.
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Source ：
计算机工程
ISSN： 1000-3428
Year： 2012
Issue： 18
Volume： 38
Page： 34-36
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