具有概念漂移的含噪数据流的分类问题成为数据流挖掘领域研究的热点之一。提出了一种基于C4.5和Nave Bayes混合模型的数据流分类算法CDSMM。它以C4.5作为基分类器,采用朴素贝叶斯分类器过滤噪音,同时引入假设检验中的μ检验方法检测概念漂移,动态更新模型。实验结果表明,CDSMM算法在处理带有噪音的概念漂移数据流时具有比同类算法更好的分类正确率。