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集成学习的多分类器动态组合方法
为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了DEA的有效性。关键词：多分类器；聚类；动态分类器组合；Adaboost算法
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