自纠错输出编码（Error Correct Output Codes,ECOC）是一种通用的解决多分类问题的算法框架,其通过集成多个基本二分类器来解决多分类问题,并且可以自动矫正部分预测错误的基本分类器,使得最终预测结果正确。ECOC算法主要包括编码和解码两部分,编码阶段会生成一个编码矩阵,该编码矩阵是ECOC算法的核心,编码矩阵的好坏会直接决定算法的性能,根据编码方式的不同又可以分为数据相关型（Data-dependent）编码和数据无关型（Data-independent）编码,数据相关的编码方式会根据不同的数据集生成适合其数据分布的编码矩阵,而数据无关的编码则不考虑数据分布情况,其编码长度仅和数据集中类别的数量有关。通常来说数据相关型编码要比数据无关型编码会得到更好的结果。解码阶段会根据每个基分类器的预测结果来决定最终的预测标签。本文提出了两种新的数据相关型的编码方式,分别从不同的角度来适配数据分布,本文的主要工作如下:1.本文对现有的ECOC算法的理论背景和相关研究进行了较为详细的梳理,对部分著名的ECOC算法进行了详细的介绍。2.本文提出了一种使用软编码的ECOC算法,编码矩阵由[-1,+1]之间的连续值组成,而不是传统的{-1,0,+1}离散值。通过使用软编码来表达不同类别的数据对不同簇的倾向程度,从而提高算法对不同数据的适配性。除此之外,该算法中还提出了一种对编码矩阵进行微调的策略,通过对编码矩阵中的元素值进行微调,达到编码矩阵和基分类器更加适配的目的,提高基分类器的预测准确率,从而降低解码阶段的误差。3.本文提出了一种基于两阶段的编码方法,考虑到同一数据集中的不同类别有着不同的可分性,本文使用两阶段编码的方法来对容易区分的类别和难以区分的类别分别进行编码,对于难以区分的类别会使用更长的编码进行区分。4.本文在UCI数据集和Microarray数据集上分别对提出的两种算法进行了验证,并使用Friedman检验和Nemenyi检验对算法的差异性进行检验,从多个方面来说明了新提出算法的有效性。