Naïve Bayesian（納威貝葉斯）、Support Vector Machine（支持向量機，SVM）、和 K-Nearest Neighbor（K最近鄰，KNN）是三種在分類問題中常用的算法。它們在概念、計算複雜度和處理數據的方式上有所不同：
Naïve Bayesian：
這是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類器，它假設特徵之間相互獨立。納威貝葉斯分類器在更新模型時相對簡單，可以透過新數據更新概率來處理動態數據流。
Support Vector Machine (SVM)：
SVM 通過找到最大化兩個分類之間邊界的超平面來進行分類。這個方法在處理小型或中等數據集時效果很好，但不那麼適合動態數據，因為添加新的數據點可能會導致超平面的顯著變化，且需要重新訓練。
K-Nearest Neighbor (KNN)：
KNN 算法通過尋找一個數據點最近的 K 個鄰居來進行分類。由於 KNN 是一種懶惰學習算法，它不需要建立一個固定的模型，而是在分類時使用全部數據集進行計算。這使得 KNN 在處理動態數據流時很自然地適應新數據，但可能會隨著數據集的增大而變得效率低下。
在這三種算法中，K-Nearest Neighbor 可能是最容易修改來處理動態數據流的方法，因為它自然地就能在不需要重建模型的情況下適應新數據。當新的數據點到來時，它們可以簡單地被加入到數據集中，且不需要進行任何其他的模型訓練過程。然而，隨著數據集的增長，我們可能需要實施一些策略來保持性能，比如定期修剪數據集來去除過時或不常用的數據點，或者使用高效的數據結構（如 KD-樹或球樹）來加快鄰居搜索的速度。
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