生信知识分享|基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
发布时间：2020-04-25
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基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预 测、医学诊疗、反应的归类等方面。