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集成学习是构造一系列的分类器，然后对新的样本预测其类别的学习算法。最原始的集成方法是贝叶斯平均，最近的算法包括Error--Correcting output coding,Bagging和Boosting。阐述了集成后的分类器效果优于单个分类器的原因，结合实验对一些集成学习的研究结果进行了说明。