近邻法及剪辑近邻法

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1、云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告课程名称:模式识别学期:2009~2010学年第二学期成绩:指导教师:胡光华学生姓名:。。。学生学号:。。。实验名称:近邻法与剪辑近邻法实验编号:5实验日期:2010-5-22实验学时:4学时学院:数学与统计学院专业:信息与计算科学年级:2007级一、实验目的能根据给出的训练集与测试集,用近邻法,k近邻法与剪辑近邻法,重复剪辑近邻法给出测试集的分类结果并分别计算其错误率。二、实验内容画出近邻法的程序框图,对给定的分别存放在文件“riply_trn.mat”和”riply_tst.mat”中的两

2、类样本训练集250个测试集1000个,试用近邻法,k近邻法与剪辑近邻法,重复剪辑近邻法给出测试集的分类结果并分别计算其错误率。三、实验环境WindowsXPMatlab6.5四、实验过程一、程序框图:载入250个训练集1000个测试集i<=1000拿出测试集中一个值计算与250个训练集的距离并且根据距离来判别其类别i=i+1YN根据训练集得到的判断结果与测试集实际类别比较得到错误率开始结束第8页共8页云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告二、实验相关代码:(1)最近邻法%计算错误率函数function[P]=ZQL_func(ys,yr)loadriply_tst;yr

3、=y;n=size(ys,2);t=0;fori=1:nifys(i)-yr(i)==0t=t+1;endendP=1-t/n;%最近邻函数文件function[ypd]=ZJL_func(Xtr,ytr,Xts,yts)[m1,n1]=size(Xtr);[m2,n2]=size(Xts);d=zeros(1,n1);ypd=zeros(1,n2);fori=1:n2forj=1:n1d(j)=(Xts(1,i)-Xtr(1,j))^2+(Xts(2,i)-Xtr(2,j))^2;%欧式距离endmin=d(1);r=1;fort=2:n1ifd(t)<=minmin=

4、d(t);%计算最小距离(并保存下标值)r=t;endendypd(i)=ytr(r);end%最近邻的m文件loadriply_trn;Xtr=X;ytr=y;loadriply_tst;Xts=X;yts=y;[m,n]=size(Xts);yp=zeros(1,n);yp=ZJL_func(Xtr,ytr,Xts,yts);p=ZQL_func(yp,yts)(1)运行结果:(注:由于分类结果数据过于庞大在此不列出,只将错误率给出)p=0.1500(2)k近邻法%k近邻法函数文件function[P]=KJL(k)第8页共8页云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告

5、loadriply_trn;Xtr=X;ytr=y;[m1,n1]=size(Xtr);loadriply_tst;Xts=X;yts=y;[m2,n2]=size(Xts);d=zeros(1,n1);ypd=zeros(1,n2);fori=1:n2forj=1:n1d(j)=(Xts(1,i)-Xtr(1,j))^2+(Xts(2,i)-Xtr(2,j))^2;enda=0;b=0;fort=1:n1forr=t:n1ifd(t)>=d(r)a=d(t);d(t)=d(r);d(r)=a;b=ytr(t);ytr(t)=ytr(r);%对距离进行排序ytr(r)=b

6、;endendendp=0;q=0;fors=1:kifytr(s)==1p=p+1;elseq=q+1;%寻找最近的k个来判断类别endendifp>qypd(i)=1;elseypd(i)=2;endendZQL_func(ypd,yts)%根据作图找使得错误率达到最小的k值k=25:120;k1=[44,54];P2=KJL(k);figure(1),plot(k,P2(:))holdonplot(k1,min(P2(:)),'*r')holdoff第8页共8页云南大学数学与统计学实验教学中心实验报告得到图形如下:从图中可看出当k值在43附近能使得错误率达到最小,约

7、为0.079。(3)剪辑近邻法:%剪辑法函数文件:function[Xbz,ybz,n]=JJF_func(Xjs,yjs,Xxs,yxs)[mj,nj]=size(Xjs);[mx,nx]=size(Xxs);d=zeros(1,nj);k=1;i=1;r=0;min=0;n=0;whilek<=nxforj=1:njd(j)=(Xxs(1,i)-Xjs(1,j))^2+(Xxs(2,i)-Xjs(2,j))^2;endmin=d(1);fort=2:njifd(t)<=minmin=d(t);r=t;endendifyxs

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