多示例學習的示例權重算法

董露露 張恒 趙姝 張燕平 安徽廣播電視大學成教在線服務中心 合肥230022 安徽大學計算機科學與技術學院 合肥230601

關鍵詞:多示例學習 示例權重 覆蓋算法 相似度函數(shù) 

摘要:結(jié)合覆蓋算法(Covering Algorithm,CA)提出示例權重下的多示例學習算法,稱為Millw算法.該算法能利用HausdorfI距離和CA選出正負包中權重較大的示例,并利用選出的示例定義相似度函數(shù),將每個訓練包轉(zhuǎn)為單示例,然后利用監(jiān)督算法對其訓練和測試,在標準數(shù)據(jù)集和COREL圖像庫中進行實驗,實驗表明:提出的Millw算法能和現(xiàn)有的大多數(shù)MIL算法相媲美.

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