本文提出一种新的基于最大频繁模式的数据流在线分类预测算法，旨在提高数据流处理中的分类效率与准确性。该算法通过挖掘数据流中的最大频繁模式，动态更新分类模型，适应数据变化。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优于传统方法，具有良好的实时性和稳定性，为数据流分类提供了新思路。
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