摘要：借鉴聚类思想和万有引力计算方法，提出了解决基于示例学习中两个关键问题的新思路，这两个新思路分别是，利用示例邻近同类其它示例数目来描述该示例潜在预测能力，以及利用实例质量来帮助更加准确地预测新实例类别。据此构造了一种聚类型基于示例学习的新方法，并利用标准机器学习数据库中3个复杂数据样本，对所提方法的性能进行实验检测，有关的对比实验结果表明，所提方法在实例预测能力以及学习结果占用空间有效性方面，均优越其它多种基于示范学习方法。

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