MACC和CMA有很多區(qū)別，它們體現(xiàn)在應(yīng)用范圍、技術(shù)細(xì)節(jié)和優(yōu)勢(shì)等方面。

首先，MACC（模型聚合行為控制）是一種基于多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù)，主要用于處理圖像圖像處理和視覺傳感器的任務(wù)。例如，可以使用MACC來識(shí)別圖像中的目標(biāo)前景，分類圖像，提取圖像特征等。

CMA（混合模式聚類）是一種聚類算法，它可以用來劃分大型數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)分成屬于不同類別的聚類。例如，可以利用CMA來分析用戶的消費(fèi)習(xí)慣，把他們分成不同的類別，比如“重度消費(fèi)者”、“輕度消費(fèi)者”和“不活躍消費(fèi)者”等。

MACC和CMA的技術(shù)細(xì)節(jié)也有很大的不同，MACC的技術(shù)主要是利用多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行融合，通過把多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果融合在一起，MACC可以獲得更準(zhǔn)確、精確的圖像處理結(jié)果。而CMA的技術(shù)也是利用多個(gè)聚類模型的輸出結(jié)果進(jìn)行融合，以確定大型數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果。

最后，MACC和CMA的優(yōu)勢(shì)也有很大的不同，MACC的優(yōu)勢(shì)在于它可以結(jié)合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型獲得更準(zhǔn)確、精確的圖像處理結(jié)果；而CMA有利于對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效精準(zhǔn)的聚類分析，進(jìn)而可以對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行更好的挖掘與分析。

拓展知識(shí)：近來，聚合機(jī)器學(xué)習(xí)（Ensemble Machine Learning，EML）方法引起了眾多研究人員和學(xué)者的關(guān)注，它主要是通過結(jié)合不同類型模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的結(jié)果。EML方法通常分為兩類，即投票機(jī)器學(xué)習(xí)（Voting Machine Learning，VML）和聚合機(jī)器學(xué)習(xí)（Aggregated Machine Learning，AML）。而MACC和CMA就是AML方法的一種。