【摘 要】
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传统的覆盖方法形成的覆盖都是＂优簇＂,但是无法形成非球状的覆盖;而聚类求覆盖的方法就可以得到非球状覆盖,但是由于很难事先找到合适的相似度,所以无法求得全部＂优簇＂。文中把两
【基金项目】
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欧盟项目TYPES资助（types project 29001）
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传统的覆盖方法形成的覆盖都是＂优簇＂,但是无法形成非球状的覆盖;而聚类求覆盖的方法就可以得到非球状覆盖,但是由于很难事先找到合适的相似度,所以无法求得全部＂优簇＂。文中把两者的优点结合起来并加以推广,与SVM,NaiveBayes,交叉覆盖等学习方法相结合,形成基于聚类优化覆盖的集成学习方法,这样求得的覆盖既可以是非球状覆盖,又是全＂优簇＂,优化了覆盖领域。实验证明该方法产生的覆盖不仅数量上较少,并且覆盖的准确率较高,具有一定的抗噪声能力。
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