\chapter{Podsumowanie} \label{chap:Finit}
\section{Wnioski}
Przeprowadzona analiza zarówno empiryczna, jak i teoretyczna wskazuje na duże możliwości analizy danych w oparciu o metody reguł prototypowych. Analiza danych doświadczalnych wykazała, iż w większości wypadków uzyskane rezultaty były porównywalne lub nawet przewyższały wyniki uzyskane powszechnie uznanymi metodami ekstrakcji wiedzy - i to zarówno metod wydobywających reguły ostre, jak i rozmyte.\\
Uzyskane wyniki klasyfikacji rzeczywistych danych wskazują na bardzo dobre właściwości zaproponowanej w pracy adaptacji algorytmu warunkowego grupowania danych w połączeniu z algorytmem LVQ do klasyfikacji danych. Podobnie korzystnie wypada też porównanie metod doboru liczby prototypów. Algorytm wyścigu przy porównywalnych rezultatach znacznie przyspieszył uzyskanie odpowiedniej liczby prototypów przypadających na klasę w porównaniu z metodą wspinaczki.\\
Porównanie metod ekstrakcji reguł prototypowych progowych: algorytmu HDT z OPTDL udowadnia iż osiągają one podobne dokładności oraz zdolności generalizacji. Na korzyść algorytmu OPTDL przemawia jednak większa prostota i łatwość interpretacji uzyskanych wyników. \\   
Opisana w rozdziale \ref{chap:P2F-rules} równoważność reguł prototypowych oraz rozmytych pozwala na wzajemną transformację uzyskanych wyników pomiędzy obydwoma typami metod reprezentacji wiedzy. Dzięki przedstawionej analizie użytkownik ma możliwość interpretacji wyników bądź w postaci prototypów, bądź też w postaci reguł rozmytych. Kolejną korzyścią płynącą z równoważności obydwu systemów jest możliwość wzajemnej adaptacji algorytmów uczenia, tym bardziej że większość z opisanych w rozdziale \ref{chap:ProtoSel} metod nie była dotychczas stosowana w problemie rozumienia danych.\\
%Należy nadmienić, iż metody reguł prototypowych ze względu na opis wiedzy w postaci obiektów lub lingwistycznych koncepcji posiadają właściwość integracji wiedzy pochodzących z różnych źródeł. Właściwości tej pozbawione są metody reguł rozmytych, dla których lingwistyczna interpretacja funkcji przynależności odpowiada przymiotnikom. Powoduje to, że zgromadzona w regułach rozmytych wiedza zależna jest od kontekstu, co zostało omówione w rozdziale \ref{chap:P2F-rules}.\\
Zaprezentowane w rozdziale \ref{chap:dist} nowe probabilistyczne funkcje odległości dla atrybutów ciągłych typu HVDM, PVDM oraz LVDM pozwalają na poprawę dokładności klasyfikacji. Uzyskane w rozdziale \ref{sec:DistComp} wyniki dowodzą, iż wzrost dokładności sięga często kilku procent. Zaproponowane w pracy odległości mają jednak wadę związaną z interpretacją uzyskanych wyników. Powoduje to, iż ich praktyczne wykorzystanie w procesie wydobywania reguł staje się ograniczone i dlatego też nie zostały one użyte do obliczeń opisanych w rozdziale \ref{chap:Wyniki}.

\section{Możliwości dalszych badań}
Analiza budowy reguł prototypowych typu \kNN oraz PTR wskazuje, iż obydwa systemy posiadają różne właściwości. Systemy reguły typu PTR mają zasięg lokalny, gdyż pojedyncza reguła definiuje lokalną podprzestrzeń w przestrzeni danych wejściowych, podczas gdy reguły typu \kNN mają charakter globalny. Tym samym interesującym rozwiązaniem wydaje się być sekwencyjna integracja obydwu typów reguł w postaci jednolitej metody analizy danych. Rezultatem integracji powinien być algorytm, który w pierwszym kroku dokonywałby wstępnej klasyfikacji w oparciu o reguły typu \kNN, a następnie dla lokalnych skupisk wektorów klasyfikacja byłaby realizowana z wykorzystaniem reguł PTR.\\
Ciekawym obszarem badań wydaje się być analiza redukcji liczby prototypów zarówno dla reguł \kNN, jak i PTR. W literaturze mało jest przykładów realizacji tego zagadnienia w zastosowaniu do algorytmu RCE, co wydaje się być interesującym problemem. Podobnie problem selekcji wektorów referencyjnych dla algorytmu \kNN jest również otwarty. Dowodzą tego ciągle pojawiające się nowe publikacje z tej dziedziny.\\ 
Równie ważnym obszarem dalszych badań jest kwestia ważenia prototypów i wykorzystania do tego celu zasady maksymalizacji marginesu separowalności. Innym ciekawym obszarem zastosowań reguł prototypowych jest zagadnienie wydobywania reguł z nauczonych modeli o wiedzy typu {\it implicite}. Zagadnienie to jest obecnie rozwijane przez autora w zastosowaniu do wydobywania wiedzy z klasyfikatorów typu SVM, gdzie możliwe jest wykorzystanie algorytmów redukcji liczby wektorów wsparcia typu {\it metody zredukowanych zbiorów} (ang. reduced set methods) \cite{B-Scholkopf-Kernels}.
