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本文研究了不平衡表格数据上的深度聚类方法，提出了两种新颖的集成方法，分别通过跨嵌入维度聚合聚类分配或通过多数投票进行集成，在16个数据集上优于单个方法。
提出了一种基于树的集成分类器KFDA Forest，它应用核Fisher判别分析进行旋转，通过Bootstrap和随机变量子集促进多样性，提高了分类精度。