关键词：多示例学习 示例权重 覆盖算法 相似度函数 

摘要：结合覆盖算法（Covering Algorithm，CA）提出示例权重下的多示例学习算法，称为Millw算法．该算法能利用HausdorfI距离和CA选出正负包中权重较大的示例，并利用选出的示例定义相似度函数，将每个训练包转为单示例，然后利用监督算法对其训练和测试，在标准数据集和COREL图像库中进行实验，实验表明：提出的Millw算法能和现有的大多数MIL算法相媲美．

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