时间：2023-06-02 08:00:21
集成运算在模式识别中的应用可以通过集成学习的方法实现。集成学习是一种将多个模型组合成一个更强大模型的技术，可用于提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。以下是集成学习在模式识别中的应用方法：
1、Bagging：又称自助采样法，是一种基于自助重采样的集成学习方法。通过从原始数据集中使用自助采样方法产生多个不同的训练集，然后使用这些训练集训练多个基分类器，最终将这些基分类器的结果进行投票或平均等方式进行集成。
2、Boosting：是一种基于加权的迭代集成学习方法。该方法通过迭代地加强错误样本的权重，以便训练下一个基分类器，最终将所有基分类器的结果进行加权平均等方式进行集成。
3、Stacking：是一种基于多层结构的集成学习方法。该方法通过使用多个基分类器对数据进行预测，并将这些预测结果用作新的特征，然后使用另一个分类器对这些新特征进行预测。
除了集成学习，还有其他一些集成运算在模式识别中的应用，例如排序法。在排序法中，使用历史测试集的预测结果和排序结果保存，新样本进来后，在历史测试集中找到与新样本预测值相近的值，然后取其排序号赋予新样本。之后平均排序，使用历史最大最小值进行归一化操作即可。
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