基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑
基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑
本项目提供MATLAB代码,用于编辑最近邻分类器 (1NN) 并进行实例选择。
主要功能:
edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose):应用贪婪禁忌搜索算法 (GTS) 为每个类提取一个原型。
edit_closest_to_centroid(Data,Labels):选择最接近质心的实例。
train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~):训练1NN分类器。
test_1nn(C,Data,Labels):测试1NN分类器性能。
voronoi_regions(prototypes, region2d, colour):绘制Voronoi图,展示原型和决策边界。
示例:
Example_GTS 展示了如何使用GTS算法进行原型选择,并绘制原型和Voronoi图。
数据:
示例代码需要 Data2D5.mat 数据文件。
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