基于模糊C均值算法的数据流概念漂移检测与更新机制的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据流作为一种重要的数据形式，广泛存在于各个领域。从互联网中的实时用户行为数据，到物联网设备产生的海量监测数据，再到金融交易中的动态数据记录，数据流已成为推动各行业发展与创新的关键要素。数据流具有高速性、连续性、无限性以及时变性等显著特性，这些特性使得传统的数据处理和分析方法面临严峻挑战。

概念漂移是数据流中一个极为关键的问题，它指的是数据流的数据分布随时间发生变化的现象。概念漂移的产生原因多种多样，可能源于外部环境的动态变化，如市场趋势的波动、气候条件的改变；也可能是数据自