Fallbasiertes Lernen (Case-based learning Algorithm)
Ein System zur Unterstützung medizinischer Diagnostik. Es muss besonderen Anforderungen genügen:
- Bestimmte Symptome (Attribute eines Falls) müssen für verschiedene Diagnosen unterschiedlich stark berücksichtigt werden können (fallabhängige Relevanz).
- Es muss zwischen pathologischen (=krankhaft) und normalen Attributen unterschieden werden.
- Unterschiedliche Attribute sollten nicht immer zwangsläufig zu einer Abwertung des Ähnlichkeitsmaßes führen.
Instanzbasiertes Lernen (Instance-based lerning Algorithm)
Dieser Algorithmus stellt eine spezielle Form des fallbasierten Lernens dar, bei welchem nur die Fallbasis (FB) angepasst wird, das Ähnlichleitsmaß hingegen bleibt konstant. Zudem ist eine geometrische Interpretation der Fallbasis notwendig. So sei jeder Fall ein Punkt im k-dimensionalen Raum und der Abstand d zu anderen Punkten der gewöhnliche euklidische Abstand.
(Mehr im 
Skript ab Seite 20.)