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MACC和CMA有很多区别，它们体现在应用范围、技术细节和优势等方面。

首先，MACC（模型聚合行为控制）是一种基于多个机器学习模型的技术，主要用于处理图像图像处理和视觉传感器的任务。例如，可以使用MACC来识别图像中的目标前景，分类图像，提取图像特征等。

CMA（混合模式聚类）是一种聚类算法，它可以用来划分大型数据集，将数据分成属于不同类别的聚类。例如，可以利用CMA来分析用户的消费习惯，把他们分成不同的类别，比如“重度消费者”、“轻度消费者”和“不活跃消费者”等。

MACC和CMA的技术细节也有很大的不同，MACC的技术主要是利用多个机器学习模型的输出结果进行融合，通过把多个机器学习模型的输出结果融合在一起，MACC可以获得更准确、精确的图像处理结果。而CMA的技术也是利用多个聚类模型的输出结果进行融合，以确定大型数据集的聚类结果。

最后，MACC和CMA的优势也有很大的不同，MACC的优势在于它可以结合多个机器学习模型获得更准确、精确的图像处理结果；而CMA有利于对大型数据集进行高效精准的聚类分析，进而可以对数据集进行更好的挖掘与分析。

拓展知识：近来，聚合机器学习（Ensemble Machine Learning，EML）方法引起了众多研究人员和学者的关注，它主要是通过结合不同类型模型的预测结果来实现更加准确的结果。EML方法通常分为两类，即投票机器学习（Voting Machine Learning，VML）和聚合机器学习（Aggregated Machine Learning，AML）。而MACC和CMA就是AML方法的一种。