Метод "ближайшего соседа" или системы рассуждений на основе аналогичных случаев
Следует сразу отметить, что метод "ближайшего соседа" ("nearest neighbour") относится к классу методов, работа которых основывается на хранении данных в памяти для сравнения с новыми элементами. При появлении новой записи для прогнозирования находятся отклонения между этой записью и подобными наборами данных, и наиболее подобная (или ближний сосед) идентифицируется.
Например, при рассмотрении нового клиента банка, его атрибуты сравниваются со всеми существующими клиентами данного банка (доход, возраст и т.д.). Множество "ближайших соседей" потенциального клиента банка выбирается на основании ближайшего значения дохода, возраста и т.д.
При таком подходе используется термин "k-ближайший сосед" ("k-nearest neighbour"). Термин означает, что выбирается k "верхних" (ближайших) соседей для их рассмотрения в качестве множества "ближайших соседей". Поскольку не всегда удобно хранить все данные, иногда хранится только множество "типичных" случаев. В таком случае используемый метод называют рассуждением по аналогии (Case Based Reasoning, CBR), рассуждением на основе аналогичных случаев, рассуждением по прецедентам.
Прецедент - это описание ситуации в сочетании с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации.
Подход, основанный на прецедентах, условно можно поделить на следующие этапы:
- сбор подробной информации о поставленной задаче;
- сопоставление этой информации с деталями прецедентов, хранящихся в базе, для выявления аналогичных случаев;
- выбор прецедента, наиболее близкого к текущей проблеме, из базы прецедентов;
- адаптация выбранного решения к текущей проблеме, если это необходимо;
- проверка корректности каждого вновь полученного решения;
- занесение детальной информации о новом прецеденте в базу прецедентов.
Таким образом, вывод, основанный на прецедентах, представляет собой такой метод анализа данных, который делает заключения относительно данной ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов.
Данный метод по своей сути относится к категории "обучение без учителя", т.е. является "самообучающейся" технологией, благодаря чему рабочие характеристики каждой базы прецедентов с течением времени и накоплением примеров улучшаются. Разработка баз прецедентов по конкретной предметной области происходит на естественном для человека языке, следовательно, может быть выполнена наиболее опытными сотрудниками компании - экспертами или аналитиками, работающими в данной предметной области.
Однако это не означает, что CBR-системы самостоятельно могут принимать решения. Последнее всегда остается за человеком, данный метод лишь предлагает возможные варианты решения и указывает на самый "разумный" с ее точки зрения.
