진단 분류기 를 개발 하 기 위한 통상 적 인 접근 법 은 의사 결정 트리 ( decision tree ) ; 배 깅 ( bagging ) + 부 스팅 ( boosting ) + 포레스트 ( forests ) ; 학습 에 기초 한 추론 의 규칙 ; 파 즌 윈도우 ( Parzen Window ) ; 선형 모델 ( linear models ) ; 기호 논리학 ( logistic ) ; 신경 회로망 ( neural network ) 방법 ; 비지 도 클러스터 링 ( unsupervised clustering ) ; K - 평균 ( K - means ) ; 계층 적 상승 / 하강 ( hierarchical ascending / descending ) ; 반지 도 학습 ( semi - supervised learning ) ; 프로토타입 방법 ( prototype methods ) ; 최대 근접 ( nearest neighbor ) ; 핵 밀도 추정 ( kernel density estimation ) ; 지지 벡터 기계 ( support vector machines ) ; 은닉 마코프 모델 ( hidden Markov models ) ; 볼 쯔 만 학습 ( Boltzmann Learning ) 을 포함 하 며 , 분류기 는 서로 단순 하 게 또는 개개 의 목적 함수 ( objective function ) 를 최소 화 하 는 방법 으로 조합 될 수 있 다 ( 리뷰 를 위하 여 , 예 를 들 어 각각 그 자체 가 참조 로서 통합 되 어 있 는 , Pattern Classification , R . O . Duda , et al . , editors , John Wiley & Sons , 2 nd edition , 2001 를 참조 ; 또한 , TheElements of Statistical Learning - Data Mining , Inference , and Prediction , T . Hastie , et al . , editors , Springer Science + Business Media , LLC , 2 nd edition , 2009 를 참조 ) .