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这里只是提供了几个集成的方法，看完后还需要去练习啊。

论文研究-企业财务困境的多分类器混合组合预测.pdf, 为了降低单分类器财务困境预测的不确定性和不稳定性，本文通过多分类器组合来提高预测效果，提出了企业财务困境预测的多分类器混合组合模型，实现了并联组

基于分类的未知病毒检测方法研究，余晓姿，马兆丰，提出了一种以PE文件静态信息作为特征，通过分类来对未知病毒进行检测的方法。采用初始聚类中心优化的K-means聚类算法实现对病毒文件

应用遗传方法产生“弱”分类器，按照Boosting（推进）的思想，改变每一代遗传操作中训练实例的权重，并以整体结合方式确定未在训练集中的实例类型，有效地改进了遗传分类算法。

利用模糊C一均值聚类算法对数据库 中的连续属性进行离散纯；然后，在诧基础上提出一转改进媳模糊荚联算法挖掘分类关联娩烈；最后，逶过砖募挽粼 和模式慧海的兼容拣指标采掏避特征向量，构建支持向薰辊酶分类器模

逆波束形成是利用各阵元接收信号间的互功率谱估计声场平面波强度的理论，较之常规波束形成，它具有更高的方位分辨能力和噪声干扰抑制能力。在分析逆波束形成理论及其傅立叶类求解算法的基础上，提出了基于改进的AR

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提出了一种应用于分类问题,以分类回归树为基学习器,并综合了AdaBoost.M1和Bagging算法特点,利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SECAdaBoostBaggi