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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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