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針對既有歷史數據又有流特征的全新應用場景，提出了一種基于組特征選擇和流特征的在線特征選擇算法。在對歷史數據的組特征選擇階段，為了彌補單一聚類算法的不足，引入聚類集成的思想。先利用k-means方法通過多次聚類得到一個聚類集體，在集成階段再利用層次聚類算法對聚類集體進行集成得到最終的結果。在對流特征數據的在線特征選擇階段，對組構造產生的特征組通過探討特征間的相關性來更新特征組，最終通過組變換獲得特征子集。實驗結果表明，所提算法能有效應對全新場景下的在線特征選擇問題，并且有很好的分類性能。
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