1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文主要是通过Matlab对图像数据进行处理，采用不同的弱分类器处理，然后采用不同的分类器集成算法对弱分类器的处理结果进行处理，通过精度对比分析分类器集成的优缺点，及其使用意义。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
论文首先对成员分类器的类型，进行系统的介绍。详细介绍目前常用的分类器类型并对其优缺点进行总结。每种方法都有着各自的适应情况，没有完美的分类器和融合规则。因此，在构建多分类器系统时，需要进行设计选择，尽可能的优化环节，简单的累加求和不能使系统保持有效性和稳定性。其次，根据分类器的输出形式的不同，分别按照符号级，排序级，度量级三个层次，对多分类器组合方法进行了一个比较详细的归纳。最后通过Matlab对图像进行处理，然后进行精度评定，对比之后得出结论。
3. 主要参考文献
[1] HanJ.W.andKamberM.，数据挖掘概念与技术(原书第2版)[M]，范明，孟小峰等译，北京:机械工业出版社，2007.
[2] Witter I.H.and FrankE.，数据挖掘:实用机器学习技术(原书第二版)[M]，董琳，于晓峰等译，北京:机械工业出版社，2006.
[3] 贺清碧，胡久永，数据挖掘技术综述[J]，西南民族大学学报(自然科学版)，2002(3)，33(2),236一240.
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