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原型学习
一种监督学习方法，模型构建并使用代表性示例（原型）来基于相似性对新实例进行分类。
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基于案例的推理
一种问题解决方法论，使用过去的类似案例作为类比来解决新问题，依赖于经验记忆。
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最近原型分类器
一种分类算法，通过将新实例与特征空间中根据定义的距离度量最接近的原型进行比较来为其分配标签。
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原型选择
识别和保留数据集中最具代表性示例同时消除冗余的算法过程，以优化性能和可解释性。
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概念激活向量
神经网络潜在空间中的方向向量，捕捉特定语义概念的最大变化方向，能够识别概念原型。
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K均值原型
使用K-Means算法产生的质心作为聚类的代表性原型，通过接近类质心来解释预测。
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中心点
聚类中的实际点，最小化到聚类中所有其他点的距离总和，作为比质心更稳健的原型，因为它们实际上属于数据。
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基于原型的神经网络
明确包含可学习原型层的神经网络架构，允许基于与代表性示例的相似性做出决策。
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相似性度量
量化特征空间中两个实例之间相似性的数学函数，对于在可解释系统中识别和比较原型至关重要。
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原型空间
特征空间的维度子空间，原型在其中被投影和组织，以便于可视化解释和分析代表性示例之间的关系。
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关键原型
对决策边界具有最大判别影响的原型子集，通过其对不同类别之间分离的最大贡献来识别。
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原型多样性
所选原型之间类内差异性的度量，确保每个类别中数据变异性的代表性和全面覆盖。
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原型相关性
量化原型对解释特定预测重要性的得分，通常计算为实例与原型之间加权距离的倒数。
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基于示例的可解释性
通过展示相似示例和相关反例来解释预测的可解释性范式，使决策通过类比变得可理解。
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基于实例的解释
通过识别和展示影响模型决策的最相似训练实例来证明预测的解释性方法。
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原型距离
待解释实例与其参考原型之间差距的定量度量，用作生成基于相似性解释的主要标准。
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原型聚类
一种层次化实例分组技术，用于自动识别能够代表数据内部不同类别结构的候选原型。
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基于案例的解释
源自案例推理的解释方法，通过展示具有已知且可解释结果的历史相似案例来为决策提供依据。
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