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针对数据挖掘中的分类问题,根据多分类器融合的思想,提出一种基于粒子群优化算法的多重决策树分类器融合方法。先将概率度量水平的多重决策树进行线性组合,然后在融合算法中采用粒子群算法优化连接权值矩阵。并在UCI标准数据集上对模型进行了实验研究。结果表明该融合分类方法比单个决策树分类方法具有更高的分类精度。