最近邻规则(ENN)
时间: 2024-04-17 19:20:37 浏览: 26
最近邻规则(ENN)是一种用于模式分类的算法,它基于最近邻算法的思想。ENN算法主要用于数据预处理阶段,通过删除训练数据集中的噪声和冗余样本来提高分类器的性能。
ENN算法的步骤如下:
1. 对于每个样本,计算其与其他样本之间的距离。
2. 对于每个样本,找到其k个最近邻样本。
3. 根据以下两个准则之一,决定是否删除该样本:
- 删除与大多数最近邻样本标签不一致的样本,以减少噪声。
- 删除与大多数最近邻样本标签一致的样本,以减少冗余。
4. 重复步骤2和步骤3,直到所有样本都被处理。
通过使用ENN算法,可以有效地减少训练数据集中的噪声和冗余样本,从而提高分类器的性能和泛化能力。
相关问题
最近邻规则enn实现matlab
最近邻规则(ENN)是一种常用的模式识别算法,用于分类分析。在MATLAB中,可以通过以下步骤实现ENN算法:
1. 加载数据集:使用MATLAB的数据导入功能,将数据集加载到工作空间中。确保数据集包含特征向量和相应的类别标签。
2. 数据预处理:对数据进行必要的预处理,如数据清洗和归一化。这将有助于提高算法的性能。
3. 计算距离:对于给定的测试样本,计算它与数据集中所有训练样本之间的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
4. 确定最近邻:从距离计算结果中选择最近的k个邻居,其中k是事先指定的参数。
5. 多数表决:根据最近邻的类别标签,用多数表决的方式预测测试样本的类别。即选择k个邻居中出现次数最多的类别作为最终的分类结果。
6. 评估模型性能:使用适当的评估指标(如准确率、精确率、召回率等),对ENN分类器的性能进行评估。
下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于实现ENN算法的基本步骤:
```matlab
% 加载数据集
load('dataset.mat'); % 假设数据集保存在名为'dataset.mat'的文件中
% 数据预处理
% 计算距离
distances = pdist2(test_sample, train_samples); % 假设test_sample和train_samples分别是测试样本和训练样本集
% 确定最近邻
k = 3; % 设置最近邻的数量
[~, indices] = mink(distances, k); % 获取距离最近的k个邻居的索引
% 多数表决
neighbor_labels = train_labels(indices); % 获取k个邻居的类别标签
predicted_label = mode(neighbor_labels); % 多数表决得到预测的类别标签
% 评估模型性能
accuracy = sum(predicted_label == actual_label) / numel(actual_label); % 假设actual_label是真实的类别标签
```
以上代码只是简单示意,实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和改进。
KNN和ENN的区别
KNN(k-最近邻)分类器与ENN(压缩最近邻)分类器有以下区别:
1. KNN分类器:
KNN分类器只考虑距离测试样本最近的K个训练集样本,然后对这K个样本的类别进行投票,以确定测试样本的预测类别。
2. ENN分类器:
ENN算法是最近邻(NN)算法的一种改进,它减少了NN算法的存储需求。ENN算法通过选择原始训练集的子集来表示数据中的所有类别。这个子集被用作NN规则的新的、压缩过的训练集。ENN算法从一个空集开始,从原始训练集中逐个添加样本到这个集合中。只有当当前NN规则使用已经在压缩集合中的样本对其进行分类时出现错误时,才会添加每个样本。这个过程一直持续到没有更多的样本可以添加而不会导致分类错误。
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