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米利亚姆邦哈斯;亨利·普拉德;理查德·吉尔斯

用于标称或数字数据的基于模拟的分类器。 （英语） Zbl 1419.68073号

国际J近似推理 91, 36-55 (2017).
摘要：基于类比的分类方法是十年前引入的，它是基于实例的学习技术的一个显著补充。它们在许多经典数据集的准确性方面提供了有价值的结果。它们依赖于类比比例的概念，类比比例是“A对B如同C对D一样”的陈述形式。在布尔值和数字设置中，类比比例特别规范化。在这两种情况下，当比例保持不变时，可以从其他三个分量中计算出比例的四个分量之一。类比分类器在样本集中查找与要分类的项目在最大数量的属性上具有类比比例的所有三元组示例，并且类上相应的类比比例方程具有解决方案。在本文中，当对一个新项目进行分类时，我们特别强调了一种方法，即不考虑可以从样本集构建的整个三元组集。我们只关注候选三元组中的一小部分。也就是说，为了限制搜索范围，我们首先查找与要分类的新项目尽可能相似的示例。然后，我们只考虑新项目与其最接近的项目之间具有相同差异的成对示例。通过这种方式，我们隐式地构建三元组，这些三元组在具有新项的所有属性上具有相似比例。然后，根据与可与目标项及其最近邻项组成的对进行类比关联的对相对应的真值的加性聚合进行分类。然后我们只处理导致该类可解类比方程的对。这种新算法的结果与以前的类比分类器一样好，在标称和数值情况下的平均复杂度都较低。

引用于9文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

类比比例;分类;标称数据;数值数据

软件：

UCI-毫升;伦敦银行支持向量机
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\textit{M.Bounhas}等人，《国际近似推理》91，36-55（2017；Zbl 1419.68073）
全文： 内政部

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