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DynED：数据流分类中的动态集成多样化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于最大边际相关性的全新集成构建和维护方法（DynED），该方法在构建集成的过程中动态地将组件的多样性和预测准确性进行结合。实验结果表明，该方法在四个真实和11个合成数据集上提供了更高的平均准确度。
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关键要点
- 提出了一种基于最大边际相关性的全新集成构建和维护方法（DynED）
- DynED方法动态结合组件的多样性和预测准确性
- 实验结果显示该方法在四个真实和11个合成数据集上提供了更高的平均准确度
- 与五种最新方法相比，DynED表现更优
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