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数据流挖掘中很多算法是基于定长滑动窗口的，定长滑动窗口的缺点是很难设置窗口的大小，而且对数据流分布的不同类型不存在最优大小的窗口，因此算法的性能较差。提出了可变滑动窗口算法，通过高效维护一个静态的最大范化均值完成。该常量在全部时间窗口中被最大化因而使用变长窗口。其他算法可以用该方法重新描述：实验表明了范化均值的有效性。