本文提出了一种基于最大边际相关性的全新集成构建和维护方法（DynED），该方法在构建集成的过程中动态地将组件的多样性和预测准确性进行结合。实验结果表明，该方法在四个真实和11个合成数据集上提供了更高的平均准确度。
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