Abstrakt. Algoritmer baserade på Nested Generalized Exemplar (NGE) teori (Salzberg, 1991) klassificera nya datapunkter genom att beräkna deras avstånd till närmaste "generaliserade exemplar" (dvs. antingen en punkt eller en axelparallell rektangel). De kombinerar avståndsbaserade karaktär av närmaste granne (NN) klassificerare med axel-parallell rektangel representation som används i många regel-learning system. En implementering av NGE jämfördes med k-neerest granne (kNN) algoritm i 11 domäner och befanns vara betydligt sämre än kNN i 9 av dem. Flera modifieringar av NGE studerades för att förstå orsaken till dess dåliga prestanda. Dessa visar att dess prestanda kan förbättras avsevärt genom att hindra NGE från att skapa överlappande rektanglar, samtidigt som fullständig häckning av rektanglar tillåts. Prestanda kan förbättras ytterligare genom att ändra avståndsmåttet för att tillåta vikter på var och en av funktionerna (Salzberg, 1991). Bästa resultat erhölls i denna studie när vikterna beräknades med hjälp av ömsesidig information mellan funktionerna och produktionsklassen. Den bästa versionen av NGE utvecklas är en batch algoritm (BNGE FWMI) som inte har några användar-tunnbara parametrar. BNGE FWMI:s prestanda är jämförbar med den första-glänsande grannalgoritmen (som även innehåller funktionsvikter). K-nearest grannalgoritm är dock fortfarande betydligt överlägsen BNGE FWMI i 7 av de 11 domänerna, och sämre än den i endast 2. Vi drar slutsatsen att NGE-metoden, även med våra förbättringar, är mycket känslig för utformningen av beslutsgränserna i klassificeringsproblemen. Inom områden där beslutsgränserna är axelparallell kan NGE-metoden ge utmärkt generalisering med tolkningsbara hypoteser. I alla testade domäner kräver NGE-algoritmer mycket mindre minne för att lagra generaliserade exemplarer än vad som krävs av NN-algoritmer.
Wettschereck och Dietterich REF rapporterade att k-NN-algoritmen är överlägsen dessa algoritmer baserat på NGE-teorin.
An Experimental Comparison of the Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithms
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}