Christoph Globig, Stefan Wess

• In den letzten Jahren wurden Methoden des fallbasierten Schliessens häufig in Bereichen verwendet, in denen traditionell symbolische Verfahren zum Einsatz kommen, beispielsweise in der Klassifikation. Damit stellt sich zwangsläufig die Frage nach den Unterschieden bzw. der Mächtigkeit dieser Lernverfahren. Jantke [Jantke, 1992] hat bereits Gemeinsamkeiten von Induktiver Inferenz und fallbasierter Klassifikation untersucht. In dieser Arbeit wollen wir einige Zusammenhänge zwischen der Fallbasis, dem Ähnlichkeitsmass und dem zu erlernenden Begriff verdeutlichen. Zu diesem Zweck wird ein einfacher symbolischer Lernalgorithmus (der Versionenraum nach [Mitchell, 1982]) in eine äquivalente, fallbasiert arbeitende Variante transformiert. Die vorgestellten Ergebnisse bestätigen die Äquivalenz von symbolischen und fallbasierten Ansätzen und zeigen die starke Abhängigkeit zwischen dem im System verwendeten Mass und dem zu lernenden Begriff.