답변

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항상 클러스터링을 사용하여 데이터 세트를 분할하고 여러 분류자를 학습 한 다음 앙상블 방법을 사용하여 분류 결과를 결합 할 수 있습니다.

클래스가 여러 클러스터로 구성되어 있으면 두 하위 클래스를 모두 배우고 분류 후에 병합하기 위해 정확도가 향상 될 수 있습니다.

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