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文档摘要

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多分类器选择性集成方法：原理、创新与多元应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，机器学习作为人工智能领域的关键技术，得到了极为广泛的应用。随着数据量的爆炸式增长以及数据类型的日益复杂，传统的单个分类器在面对复杂多样的分类任务时，逐渐暴露出其局限性。在图像识别领域，当面对海量且种类繁杂的图像数据时，单个分类器可能无法准确识别所有图像的类别；在文本分类任务中，面对各种不同主题和风格的文本，单一分类器也难以保证高准确率的分类。

多分类器集成技术应运而生，它通过将多个分类器的输出进行汇聚、综合，从而提高分类准确度、泛化能力等方面的性能。多分类器集成技术的核心思想在于利用多个分