基本信息

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文档摘要

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分类集成中多样性的多维剖析与实践应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，分类任务是一项基础且关键的研究内容，旨在将数据划分到预先定义好的类别中。随着数据量的不断增长以及数据复杂度的日益提高，单一分类器在面对复杂多样的数据分布时，往往难以满足高精度和强泛化性的要求。分类集成技术应运而生，它通过组合多个个体分类器，形成一个更强大的集成分类器，以提升分类性能。这种“集思广益”的方式，类似于将多个不同视角的观点进行融合，从而获得更全面、准确的判断。例如在图像识别中，单一分类器可能仅能识别图像的部分特征，而分类集成可以整合多个分类器对不同特征的识别结果，显著提高识别的准确率。

多样性