【摘 要】
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理论及实验表明，在训练集上具有较大边界分布的组合分类器泛化能力较强．文中将边界概念引A．N组合剪枝中，并用它指导组合剪枝方法的设计．基于此，构造一个度量标准（MBM）用于评估基分类
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理论及实验表明，在训练集上具有较大边界分布的组合分类器泛化能力较强．文中将边界概念引A．N组合剪枝中，并用它指导组合剪枝方法的设计．基于此，构造一个度量标准（MBM）用于评估基分类器相对于组合分类器的重要性，进而提出一种贪心组合选择方法（MBMEP）以降低组合分类器规模并提高它的分类准确率．在随机选择的30个UCI数据集上的实验表明，与其它一些高级的贪心组合选择算法相比，MBMEP选择出的子组合分类器具有更好的泛化能力．
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