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针对大类别集分类问题提出了一种新的快速分类方法．引入了基于分组的候选规则，通过冗余分组，将大类别集分成若干独立的子集．组的数量和类别数都是有限的，因此可以充分利用各种信息，单独为每个组设计优化的分类器．以手写汉字识别为例，利用多级学习矢量量化来分别训练全局分类器、组中心以及每个组的细分类器．提供了危险区域的判据，并且结合其他的候选规则来提高边缘样本的识别率．