쉽 게 이해 되 는 바 와 같이 , 하나 이상 의 실시 예 들 은 ( 예 를 들 어 , 일반 트레이닝 데이터 를 통해 ) 명시 적 으로 트레이닝 될 뿐 만 아니 라 ( 예 를 들 어 , UE 거동 , 운영 자 선호 들 , 이력 정보 , 외부 정보 , 등 을 관측 하 는 것 을 통해 ) 암시 적 으로 트레이닝 되 는 분류 자 들 을 채용 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , SVM 들 은 분류 자 생성자 및 피쳐 선택 모듈 내 에서 학습 또는 트레이닝 단계 를 통해 구성 될 수 있 다 . 따라서 , 분류 자 ( 들 ) 는 다수 의 기능 들 을 자동 으로 학습 하 고 수행 하 는 데 사용 될 수 있 으며 , 상기 다수 의 기능 들 은 획득 된 셀 사이트 들 중 어느 것 이 최대 가입자 들 의 수 에 이익 인지 및 / 또는 획득 한 셀 사이트 들 중 어느 것 이 기존 통신 네트워크 커 버리 지 , 등 에 최소 값 을 추가 할 것 인지 의 사전 결정 된 기준 들 에 따라 결정 하 지만 그 로 제한 되 지 않 는다 .