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分类器融合指使用一系列学习器进行学习得到个体分类器，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果。结合统计机器学习理论及复杂网络分析技术，提出了一种基于复杂网络的分类器融合算法。该方法利用“边”（个体分类器输出的共现关系）的先验分布信息及个体分类器对新样本输出的共现关系信息，计算新样本属于各类别的后验概率。