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針對有新類的動態數據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）。該算法利用動態數據流中已知類樣本構建完全隨機森林的完全隨機樹，并根據葉節點平均路徑長度將樣本空間分成正常區域與異常區域。通過落入異常區域中樣本的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數據集上進行實驗，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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