高維流式大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法提出了諸多挑戰(zhàn)。本文結(jié)合流式大數(shù)據(jù)流式到達(dá)的特性，首先建立自適應(yīng)增量特征提取算法模型。然后，針對(duì)噪聲環(huán)境，建立基于特征空間校準(zhǔn)的增量流形學(xué)習(xí)算法模型，解決小樣本問(wèn)題。最后，構(gòu)造流形學(xué)習(xí)的正則化優(yōu)化框架，解決高維數(shù)據(jù)流特征提取過(guò)程中產(chǎn)生的降維誤差問(wèn)題，并得到最終的最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法框架符合流形學(xué)習(xí)算法的3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：穩(wěn)定性、提高性以及學(xué)習(xí)曲線能迅速增加到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平；從而實(shí)現(xiàn)了高維數(shù)據(jù)流的高效學(xué)習(xí)。