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为构造集成学习中具有差异性的基分类器,提出基于数据离散化的基分类器构造方法,并用于支持向量机集成。该方法采用粗糙集和布尔推理离散化算法处理训练样本集,能有效删除不相关和冗余的属性,提高基分类器的准确性和差异性。实验结果表明,所提方法能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更好的性能。