SCBoost introduce la ortogonalización residual para eliminar la redundancia del aprendiz en el boosting. Utiliza Proyección Residual Espectral y Ponderación Regularizada por Covarianza para asegurar que cada aprendiz capture componentes de error novedosos y reduzca las correlaciones del conjunto. El análisis teórico y los experimentos muestran una mejora en la precisión y las puntuaciones F1 en diez conjuntos de datos de referencia.