《表6 不同算法在Minst数据集上的新类检测性能》

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《有新类的动态数据流分类算法研究》

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对所用的4个数据集进行预处理，消除数据集中的冗余数据和冗余特征。一个数据集随机选择两个类作为已知类，其余类为新类。进行10次实验，每次实验的训练样本与测试样本在数据集中随机选取，测试样本中已知类样本与新类样本比例设为2∶1。取10次结果平均值作为衡量KCRForest算法的性能指标。4个数据集上不同方法的新类检测性能见表3～表6，分类精度见图3。