الافتراض المتعددهو افتراض شائع في التعلم شبه الخاضع للإشراف، والآخر هو افتراض التجميع.

تنص الافتراضات المتعددة على أن الأمثلة ذات الخصائص المتشابهة توجد عادةً في أحياء محلية صغيرة وبالتالي يكون لها تسميات متشابهة، وهو ما يعكس السلاسة المحلية لوظيفة القرار.

على عكس فرضية التجميع التي تركز على الخصائص الشاملة، تركز فرضية المتعدد بشكل أكبر على الخصائص المحلية للنموذج.

وبموجب هذا الافتراض، فإن الغرض من وجود عدد كبير من الأمثلة غير المسمىة هو جعل مساحة البيانات أكثر إحكاما، مما يساعد على تحديد خصائص المناطق المحلية بشكل أكثر دقة وتمكين دالة القرار من ملاءمة البيانات بشكل أفضل.