1、在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，分類是一種非常重要的技術(shù)，然而，現(xiàn)有的多種分類技術(shù)如貝葉斯，決策樹(shù)等都是單分類器技術(shù)。目前單分類器性能的提升已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)瓶頸，人們遂提出了多分類器組合的概念。多分類器組合使用多個(gè)基分類器進(jìn)行分類，并綜合所有分類結(jié)果形成一個(gè)最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，多分類器組合能顯著提高分類器的分類性能，因此對(duì)其進(jìn)行研究，具有重要的理論價(jià)值及現(xiàn)實(shí)意義。 本文首先對(duì)多分類器組合的各個(gè)主要研究方向做了綜述性的闡述，包括多分類器組合的概念

2、，構(gòu)建多分類器組合的關(guān)鍵問(wèn)題，例如器組合的多樣性評(píng)價(jià)，基分類器的生成策略，基分類器的選取，以及基分類器的組合方法等相關(guān)問(wèn)題的基本概念和典型算法。 在已有研究成果的總結(jié)上，本文針對(duì)多分類器組合的基分類器選取問(wèn)題提出了兩種嘗試性的算法。首先，如何利用多樣性指導(dǎo)組合的生成是研究的一個(gè)重要問(wèn)題。本文提出了一種Boosting方法與多樣性評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合的基分類器選取方法。進(jìn)而，本文指出了傳統(tǒng)的Boosting方法存在的不足，提出了一種新的