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基于领域搜索的构造性学习算法_李萍
构造性机器学习将 k 分类神经网络的构建转化为在样本集 S 上求出一组覆盖领域，这组领域能将不同类的点分隔开来。该算法的网络结构易于确定且能高效地处理多分类问题， 在多个领域获得有效应用和研究者的关注。构造性机器学习涉及到覆盖领域的构造，利用已标记的数据作为训练样本构造覆盖，训练出一个合适的分类器之后对未标记的数据进行分类。覆盖领域的构造直接影响着分类器的运行效率， 如果覆盖领域个数较多且覆盖的范围较小，则此分类器的运行效率就较低。在覆盖算法中，初始的球形领域的中心是随机选取的，这就不能保证覆盖个数尽可能的少以及每个球形领域覆盖住的点尽可能的多。领域搜索算法是一种简单有效的局部搜索算法， 它是基于贪婪的思想，不断地在当前领域中搜索更优解，直到领域中再也没有更优解为止
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