近邻法设计。
控制工程 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
对“数据，采用剪辑法、压缩法生成参考集，近似描绘其决策面，并用所有数据测试其分类效果。
2.1近邻法概述。
近邻法nn(nearest neighborhood)的基本思想是：以全部训练样本作为代表点，计算测试样本与这些代表点的距离，即所有样本的距离，并以最近邻者的类别作为决策。最初的近邻法是由cover和hart与2024年提出的。
2.2 最近邻决策规则。
近邻法k- nn(k nearest neighbor classification rule)的基本思想是在侧视样本的个近邻中，按出现最多的样本类别作为x的类别，即先对x的k各近邻一一找出它们的类别，然后对x类别进行判别，即在n各训练样本中，找出x的k各近邻。
2.3 最优参考级的选择。
剪辑法：该方法通过去掉错误分类的原型达到压缩设计集的目的。如果剪辑过彻骨中k取值为1，就得到devijver和kittler(1982)的多重剪辑算法。
如果采用留一法进行错误估计，就是wilson的剪辑法(wittler,1972)。进过一次迭代后，设计样本数减少且分类数不可能超过样本数。对小数据集来将，用交叉验证反法估计错误率的剪辑方法首选多重剪辑算法。
其基本思想是，利用现有样本集对其自身进行剪辑，将不同类别交界出的样本以适当方法筛选，可以实现既减少样本数又提高正确识别率的双重目的。
两分剪辑近邻法：
步骤1 将原始样本随机分为两个集合：**集t和参考集r，分别含有和个样本，设两个集合所含样本数量之比为。来自**集t合参考集r的样本分别完成考试和参考任务，相互独立。
步骤2 对**及t中的任一个样本，利用参考集r采用近邻对其进行分类决策，判定所属类别为，而样本自身实际所属类别为，如和不相同，则将不相容样本从**集t中删除，**及t样本数量减1。对**集中所有样本依次进行判定，直至删除所有的不相容样本的，得到经过剪辑的考试样本集te。
步骤3 利用经过剪辑的考试样本集te，采用最近邻法对测试样本x做出分类决策。
重复剪辑近邻法：当采用两分剪辑近邻法，**集t和参考集r所含的样本是由总样本随机产生的，剪辑只针对**集t中的样本，而参考集r中的样本则经过剪辑。为进一步提高近邻法的分类性能，在样本数量足够多的情况下，可以针对所有样本重复地执行剪辑程序。
步骤1 k=1,将原始样本t随机划分为s个集合，分别为，其中，分别含有个样本。
步骤2 以对作为参考集，采用近邻法对**集中的所有样本进行分类决策，删除中所有不相容样本。，依次进行，且当时，以作为参考集。
步骤3 将所有经过剪辑后留下样本组成新的总样本集。
步骤4 重复步骤1至步骤3，反复迭代剪辑，直到再没有样本被剪辑去除则停止，否则转步骤1。
压缩法：利用现有样本集，逐渐生成一个新的样本集，使该样本集在保留最少量样本的条件下，仍能对原有样本的全部用最近邻法正确分类，那么该样本集也就能对测试样本进行分类，并保持正常识别率。
压缩近邻法中定义两个存储器，一个用力啊存放即将生成的样本集，称为store,另一个存储器则存放原样本集，称为grabbag。其算法步骤为：
步骤1：初始化。store是空集，原样本集存入grabbag；从grabbag中任意选择一样本放入store中作为新样本集得第一个样本。
样本集生成，在grabbag中取出第i各样本用store中的当前样本集按最近邻法。
步骤2：分类。若分类错误，则将该样本从grabbag转入store中，若分类正确，则将该样本放回grabbag中。
步骤3：结束过程。若grabbag中所有样本在执行步骤2时没有发生转入store的现象，或grabbag已称空集，则算法终止，否则转入步骤2.
3.1剪辑法。
clear all;
close all;
x1(1,1)=1.8796; x1(1,2)=1.8041;
x1(2,1)=2.6801; x1(2,2)=2.7526;
x1(3,1)=3.6284; x1(3,2)=1.3313;
x1(4,1)=4.7302; x1(4,2)=3.0267;
x1(5,1)=5.7865; x1(5,2)=0.3089;
x1(6,1)=7.1831; x1(6,2)=2.9453;
x1(7,1)=7.2395; x1(7,2)=3.6268;
x1(8,1)=8.0763; x1(8,2)=4.9714;
x1(9,1)=9.9172; x1(9,2)=3.9551;
x1(10,1)=11.7397; x1(10,2)=3.9500;
x1(11,1)=12.8685; x1(11,2)=2.4619;
x1(12,1)=12.5289; x1(12,2)=3.5313;
x1(13,1)=13.3206; x1(13,2)=4.4376;
x1(14,1)=15.7457; x1(14,2)=0.9094;
x1(15,1)=15.4758; x1(15,2)=5.2898;
x1(16,1)=17.2917; x1(16,2)=5.2197;
x1(17,1)=18.9338; x1(17,2)=3.7324;
x1(18,1)=19.3299; x1(18,2)=2.0778;
x1(19,1)=20.7408; x1(19,2)=5.2698;
x1(20,1)=20.0199; x1(20,2)=3.5670;
x1(21,1)=21.2740; x1(21,2)=4.7658;
x1(22,1)=23.6375; x1(22,2)=3.3211;
x1(23,1)=23.8603; x1(23,2)=6.1293;
x1(24,1)=25.7806; x1(24,2)=1.8003;
x1(25,1)=26.4698; x1(25,2)=4.3295;
x1(26,1)=27.3746; x1(26,2)=3.1499;
x1(27,1)=27.6922; x1(27,2)=6.1123;
x1(28,1)=28.3321; x1(28,2)=3.6388;
x1(29,1)=29.3112; x1(29,2)=5.5035;
x1(30,1)=30.3822; x1(30,2)=2.5172;
x1(31,1)=31.8449; x1(31,2)=4.1858;
x1(32,1)=33.7120; x1(32,2)=5.0515;
x1(33,1)=33.9805; x1(33,2)=4.8947;
x1(34,1)=35.6319; x1(34,2)=5.7023;
x1(35,1)=35.9215; x1(35,2)=6.1456;
x1(36,1)=36.9147; x1(36,2)=3.8067;
x1(37,1)=37.9014; x1(37,2)=7.9138;
x1(38,1)=38.8244; x1(38,2)=7.3828;
x1(39,1)=40.8032; x1(39,2)=7.7581;
x1(40,1)=40.0112; x1(40,2)=8.0748;
x1(41,1)=41.5948; x1(41,2)=7.5525;
x1(42,1)=42.0983; x1(42,2)=5.4144;
x1(43,1)=44.3864; x1(43,2)=5.9879;
x1(44,1)=45.3002; x1(44,2)=7.9712;
x1(45,1)=46.9660; x1(45,2)=7.7468;
x1(46,1)=47.1053; x1(46,2)=5.5875;
x1(47,1)=47.8001; x1(47,2)=5.9673;
x1(48,1)=48.3976; x1(48,2)=7.1165;
x1(49,1)=50.2504; x1(49,2)=8.0479;
x1(50,1)=51.4667; x1(50,2)=8.6202;
x1(51,1)=49.7518; x1(51,2)=11.0474;
x1(52,1)=48.0198; x1(52,2)=9.7412;
x1(53,1)=47.8397; x1(53,2)=8.6673;
x1(54,1)=47.5073; x1(54,2)=9.6810;
x1(55,1)=46.5877; x1(55,2)=10.5484;
x1(56,1)=45.8399; x1(56,2)=8.6472;
x1(57,1)=44.6894; x1(57,2)=12.2699;
x1(58,1)=42.7355; x1(58,2)=13.1906;
x1(59,1)=42.2416; x1(59,2)=11.6802;
x1(60,1)=41.4626; x1(60,2)=9.1437;
x1(61,1)=39.3878; x1(61,2)=13.3631;
x1(62,1)=39.8096; x1(62,2)=12.6606;
x1(63,1)=38.1384; x1(63,2)=13.4300;
x1(64,1)=37.2636; x1(64,2)=10.7010;
x1(65,1)=35.4688; x1(65,2)=12.6869;
x1(66,1)=35.0976; x1(66,2)=12.7679;
x1(67,1)=34.8632; x1(67,2)=12.0533;
x1(68,1)=32.6704; x1(68,2)=15.7258;
x1(69,1)=32.3111; x1(69,2)=16.0957;
x1(70,1)=30.7838; x1(70,2)=14.5081;
x1(71,1)=30.2546; x1(71,2)=17.3737;
x1(72,1)=29.3982; x1(72,2)=13.6487;
x1(73,1)=27.7944; x1(73,2)=17.5663;
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