MATLAB实现的模式识别近邻法分类算法与优化工具

资 源 简 介

本项目基于《模式识别》（边肇祺著）实现了k近邻法（k-NN）和两分剪辑近邻法等多种分类算法。提供灵活的k值选择和样本筛选优化功能，支持高效的模式识别分类任务。

详 情 说 明

基于《模式识别》的近邻法分类算法实现与优化

项目介绍

本项目基于边肇祺教授所著《模式识别》教材，系统实现了多种经典的近邻法分类算法。项目不仅提供了基础k近邻分类器，还包含多种样本优化技术，旨在通过样本剪辑与压缩提升分类效率与性能。同时集成了可视化分析模块，便于算法效果的直观展示与比较。

功能特性

• k近邻法（k-NN）：支持可变k值的基本近邻分类，提供标准的距离加权投票机制
• 两分剪辑近邻法（Condensed NN）：通过样本筛选保留关键分类边界样本，显著减少计算负担
• 重复剪辑近邻法（Edited NN）：迭代式样本净化，移除噪声及内部冗余点，提升决策边界质量
• 压缩近邻算法（Reduced NN）：基于样本空间分布的智能压缩，保持分类性能的同时最小化存储需求
• 可视化分析：提供分类边界绘制功能，支持二维特征空间的决策区域可视化（含绘制算法待优化部分）

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M矩阵）和测试数据集（K×M矩阵），确保特征维度一致
2. 参数配置：设置算法参数（k值、剪辑次数阈值、压缩比例等）和类别标签向量
3. 算法执行：调用相应算法接口进行模型训练与预测
4. 结果获取：获取分类标签、优化后的训练集、准确率指标及可视化图形
5. 性能分析：查看算法运行时间、内存使用统计等性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存4GB以上，处理大规模数据集时建议8GB及以上

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能架构，实现了完整的算法调用流程。具体包含数据加载与预处理模块、多算法并行执行引擎、结果准确性验证组件以及可视化绘图接口。该文件通过统一的参数配置界面，支持多种近邻法的对比实验，并自动生成分类性能报告与边界可视化图表。