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摘要
利用多重约简的结果搭建一个集成分类框架，已被证实可以显著提升后续学习的性能。超约简方法正是借鉴了这一理念，在约简求解的基础上，通过随机添加额外属性以达到获取多重超约简的目的。显然，基本的约简求解将直接影响超约简方法的效果。鉴于此，从兼顾效率和性能的角度出发，在超约简方法中同时引入属性簇和集成选择机制：属性簇用于加速基本约简的求解过程，集成选择则用于在求解过程中找到更为稳健的属性。在20组UCI数据上的实验结果表明，相较于4种前沿的集成策略，所提方法不仅能够显著地降低约简求解的时间消耗，而且能够提供更好的分类稳定性和准确率。
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