oraz nie ma określonych wymagań dotyczących długości ciągu uczącego spowodowała, że są one niemal powszechnie stosowane w prostych systemach rozpoznawania i diagnostyki komputerowej.<br><br>&lt;tit&gt;6.3.2. Algorytm NN (ang. Nearest Neighbour - najbliższy sąsiad)&lt;/&gt;<br><br>W etapie uczenia zapamiętany zostaje cały ciąg uczący CU. W procesie rozpoznawania właściwego pojawia się sekwencja nieznanych obrazów &lt;gap&gt;. Procedura algorytmu NN dokonuje obliczania funkcji podobieństwa (najczęściej odległości) pomiędzy wszystkimi obrazami ciągu uczącego x (m , i) a nieznanym obrazem x (rys. 6.3)<br>&lt;gap&gt;<br>Następnie po obliczeniu wszystkich &lt;gap&gt; funkcji podobieństwa wyszukiwana jest najmniejsza z nich (w przypadku obliczania jako FP - odległości), a jako decyzja klasyfikatora podawana jest nazwa (kod) lub