里奥纳

RIONA:一种结合规则归纳和基于实例学习的分类系统。本文描述了一种结合两种广泛使用的经验学习方法的方法:规则归纳法和基于实例的学习法。在我们的算法(RIONA)中,决策的预测不是基于与一个测试用例匹配的所有规则的整个支持集,而是基于一个测试用例的一个邻域的支持集。在学习阶段,最优邻域的大小是自动归纳出来的。实证研究表明一个有趣的事实是,考虑一个小邻域就足以获得与考虑整个学习集的算法相当的分类精度。将(k)-NN和基于规则的算法相结合,使得使用所有最小规则的算法得到了显著的加速。此外,该分类器对两类领域都具有较高的识别率:更适合(k)-NN分类器和基于规则的分类器。