《表2 5种算法在9个数据集上学习表现对比》

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《基于异构分类器集成的增量学习算法》

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如图4展示了5种算法训练的分类器随着训练样本的增多在测试集上分类准确率的变化趋势，用折线表示每个分类器对新增数据学习后在测试集上的分类准确率的变化情况。子图中横坐标代表参加训练的数据占整个实验数据集的百分比，纵坐标则是各分类器在测试集上的分类准确率。表2给出了每个实验数据集上，5种分类算法8次增量学习完成后，在测试数据集上的分类准确率（平均值±标准差）。