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显露模式（EP）是支持度从一个数据集到另一个数据集发生显著变化的项集。EP具有很强的区分能力，可以建立很好的分类器。文中采用基于EP的分类算法CEEP建立基分类器，结合组合学习分类方法AdaBoost算法的思想，提出了一种新的分类算法A-E算法。算法使用加权样本建立基分类器，并根据分类结果改变样本权值，同时应用分类误差计算基分类器权重。最终，算法按权重组合每个分类器的分类结果。在UCI机器学习数据库的9个基准数据集上的实验表明，A-E算法都能有效地减低泛化误差，并具有较高的分类准确率。