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标题: 使用光谱漂移检测的精确变化点检测
摘要: 概念漂移的概念是指数据生成分布随时间变化的现象; 因此,机器学习模型可能会变得不准确,需要调整。 在本文中,我们考虑在无监督学习中检测这些变化点的问题。 许多无监督方法依赖于两个时间窗口的样本分布之间的差异。 对于小窗口,此过程会产生噪音,因此容易导致误报,并且无法处理窗口中的多个漂移事件。 本文依赖漂移诱导信号的结构特性,利用分布的核嵌入的谱特性。 在此基础上,我们推导了一种新的无监督漂移检测算法,研究了其数学性质,并在几个实验中证明了其有效性。