无标记数据的概念漂移问题，说白了就是你手上的数据在变，标签还没跟上。面对这种情况，传统模型就有点扛不住了。幸运的是，研究圈已经搞出不少还挺实用的办法，像是半监督学习、概念漂移检测这些，搭配得当，效果还挺不错。

K 模式聚类算法那块挺有意思，它不是一股脑儿乱分，而是用决策树叶节点来搞聚类中心，分类效率也不赖。碰到噪声？也有一套——直接比较新旧概念差异，噪声一眼识破，模型更稳当。

另外几个流行算法也挺值得看：SEA偏简单但恢复慢，加权组合分类器在准确性上还不错，但多变场景下就有点吃力。要想稳，还得看CDRDT和树袋变异这些进阶玩法，用了多棵随机决策树，模型切换得更灵活。

推荐几个资源，都是干货：比如机器学习半监督学习实战指南这篇就挺好，讲清楚了怎么在实战中用半监督搞定标签稀缺。还有遥感图像分类这类场景，用半监督算法大数据流也适合。

如果你最近碰上数据漂了、标记缺了，不妨从这几种方法里挑一个试试，尤其是搞在线模型或者流数据的场景，提升还挺。