...ting算法，就不得提一提bagging算法，他们两个都是把一些弱分类器组合起来来进行分类的方法，统称为集成方法（ensemble method），虽然每个弱分类器分类的不那么准确，但是如果把多个弱分类器组合起来可以得到相当不错的结果。
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... Knowledge discovery(知识发现) Ensemble methods(集成方法) Machine learning theory and methods(机器学习理论和方法) ...
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在分类问题中，我们可能不会只想用一个分类器，我们会考虑将分类器组合起来使用，这种方法称为集成方法（ensemble method）或元算法。元算法有多种形式，既可以是不同算法集成也可以是一种算法不同设置的集成。
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本文将着重浅析一下重排序用到的集成学习算法(Ensemble Method)。 集成学习概述 集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。
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super ensemble method 超级集合方法
Ensemble average method 集总平均法
ensemble summarization method 混合摘要方法
Gibbs ensemble Monte Carlo method Gibbs系综Monte
weighting ensemble least-square method 加权整体最小二乘法
Experimental results show that the proposed algorithm has better classification performance than single SVM. Compared with the traditional ensemble learning methods such as Bagging and Adaboost, this novel ensemble method also has better classification accuracy.
实验结果表明,该算法不仅具有明显优于单一支持向量机的分类性能,而且能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率。
参考来源 - 基于离散化方法的支持向量机集成研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Here researches some kinds of classifiers ensemble method.
在此，研究了几种不同的分类器集成方法。
Compared with the single suppo vector machine method, the support vector machine ensemble method has better classification accuracy.
模拟实验结果表明，该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率。
After analyzing the traditional clustering algorithms, the paper presents a new clustering ensemble method based on K-means to cluster data.
本文在分析传统聚类算法的基础上，提出了一种聚类融合算法。
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