最差適應算法
最差適應（Worst Fit）算法是分類問題中的一種分類器選擇策略，它嘗試選擇最差的（最不適合的）分類器來代表一個類別。這種策略通常用於多類別分類問題，其中每個類別都有一個或多個分類器。
最差適應算法的工作原理是：
- 對於每個類別，選擇一個分類器作為代表。
- 對於每個新的樣本，計算它與每個分類器的適合度。
- 選擇與樣本最不適合的（分類效果最差的）分類器作為該樣本的類別。
這種算法的優點是它簡單且容易實現。它的缺點是它可能會選擇一個不適合的代表分類器，從而導致分類錯誤。此外，如果一個類別的分類器不適合該類別，則該類別的所有樣本都可能被錯誤地分類。
最差適應算法通常用於當分類器數量較少或者當分類器之間的差異較小時。在這種情況下，選擇最不適合的代表分類器可能會導致較少的分類錯誤。然而，如果分類器之間的差異較大，則選擇最適合的代表分類器可能會導致較少的分類錯誤。