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论文提出了一种基于专家域的多层分类器融合模型，专家指不同专长之单分类器：模型思想来自医院诊断流程，模型首先训练n个专家．之后将样本空间按专家专长划分专家域：对于待测样本，先将样本指派到合适的专家域，然后再由指定的专家对样本进行分类.用这种算法对UCI的标准数据集进行分类，实验结果显示，该算法得到比其他算法更低的分类误差．显著提高了分类器的性能.