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基于領域搜索的構造性學習算法_李萍
構造性機器學習將 k 分類神經網絡的構建轉化為在樣本集 S 上求出一組覆蓋領域，這組領域能將不同類的點分隔開來。該算法的網絡結構易于確定且能高效地處理多分類問題， 在多個領域獲得有效應用和研究者的關注。構造性機器學習涉及到覆蓋領域的構造，利用已標記的數據作為訓練樣本構造覆蓋，訓練出一個合適的分類器之后對未標記的數據進行分類。覆蓋領域的構造直接影響著分類器的運行效率， 如果覆蓋領域個數較多且覆蓋的范圍較小，則此分類器的運行效率就較低。在覆蓋算法中，初始的球形領域的中心是隨機選取的，這就不能保證覆蓋個數盡可能的少以及每個球形領域覆蓋住的點盡可能的多。領域搜索算法是一種簡單有效的局部搜索算法， 它是基于貪婪的思想，不斷地在當前領域中搜索更優解，直到領域中再也沒有更優解為止
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