\paragraph{Opis używanych symboli:}
\begin{itemize}
    \thitem 	n - liczba cech
    \thitem 	m - liczba wektorów
    \thitem 	l - liczba prototypów
    \thitem   $\bf{l}=[l_1,l_2,\ldots,l_c ]^T$ - wektor liczby prototypów w poszczególnych klasach
    \thitem    c - liczba klas
    \thitem    k - liczba najbliższych sąsiadów
    \thitem    $\bf{T}=[\Bo_1,\Bo_2,\ldots,\Bo_m]^T$ - zbiór uczący
    \thitem    $\bf{P}=[\Bp_1,\Bp_2,\ldots,{\Bp}_l]^T$ - zbiór prototypów
    \thitem    $\bf{w}$ - wektor wag
    \thitem    $\bf{W}$ - macierz wag
    \thitem    $\bf{f}=[f_1,f_2,\ldots f_n ]$ - zbiór cech
    \thitem    $\bf{C}=[C_1,C_2,\ldots C_c ]$ - zbiór etykiet
	 \thitem 	$C(\Bx)$ - funkcja zwracająca etykietę klasy dla wektora ${\Bx}$
	 \thitem 	$\Bo=[\Bx,C]$ - wektor wraz z przypisaną mu klasą
    \thitem    $\Bx=\left[ {x_1 ,x_2 ,...,x_n } \right]^T $ - wektor danych
    \thitem    $\Bp$ - prototyp
    \thitem    $\BX=\left[ {\bf{x}_1 ,\bf{x}_2 ,...,\bf{x}_m }\right]$ - macierz danych o $m$
    wektorach
    \thitem    $R_i$ - oznaczenie i-tej reguła
    \thitem    $D\left({\Bx,\Bp}\right)$ - funkcja odległości pomiędzy wektorami $\Bx$ i $\By$
    \thitem    $S\left({\Bx,\Bp}\right)$ - funkcja podobieństwa pomiędzy wektorami $\Bx$ i
    $\By$
    \thitem    $C_i^{err}=\frac{m_i^{err}}{m_i}$ - błąd klasyfikacji wektorów w klasie $i$
    \thitem    $m^{err}$ - liczba błędnie sklasyfikowanych wektorów
    \thitem    $m_i^{err}$ - liczba błędnie sklasyfikowanych wektorów w klasie $i$
\end{itemize}
