哈工大模式识别上机实验3：二维样本分类与K近邻方法

资源摘要信息:"哈尔滨工业大学模式识别实验" 知识点: 1.哈尔滨工业大学：简称哈工大，是一所位于中国黑龙江省哈尔滨市的全日制综合性大学，其电子与信息工程学院在国内外享有很高的声誉，尤其在模式识别等计算机科学与技术领域拥有丰富的教学和科研经验。 2.电子与信息工程学院：作为哈尔滨工业大学的一个重要院系，主要培养学生在电子科学与技术、信息与通信工程等领域的理论知识和实践技能。 3.模式识别课程：模式识别是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让机器自动识别各种模式和规律，并将其应用于图像识别、语音识别、生物特征识别、文字识别等多个领域。 4.上机实验3：这是一门实践性很强的课程，通过各种实验加深学生对模式识别理论的理解和应用。其中，上机实验3是一个非常重要的环节，通常会涉及使用编程语言和算法对特定问题进行求解。 5.matlab：是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。在工程、科学、数学等领域应用广泛，尤其是在数据处理、算法开发、模型仿真实验中起着关键作用。 6.二维实验和测试样本：在模式识别的实验中，二维样本通常指的是一组数据点，它们在二维平面上分布并形成特定的模式。通过实验生成二维样本，可以进一步研究样本的分布特性，这对于设计和训练分类器非常重要。 7.最近邻分类法：这是一种基本的模式识别方法，它通过比较待分类样本与已知分类样本之间的距离来判断待分类样本的类别。在最近邻分类中，通常选择距离待分类样本最近的一个或多个已知样本，以其类别作为待分类样本的类别。 8.K近邻分类法（K-NN）：K近邻分类法是一种基于实例的学习方法，与最近邻分类法类似，也是通过计算待分类样本与各个已知样本之间的距离来确定其分类。不同的是，K近邻分类法会考虑距离待分类样本最近的K个已知样本，并根据这些样本的类别分布来决定待分类样本的类别，其中K为预先设定的参数。 9.代码自主编写和运行：在进行模式识别实验时，学生需要自主编写代码并运行实验，这不仅能帮助学生更好地理解算法和程序，还能锻炼其解决实际问题的能力。 10.哈尔滨工业大学模式识别上机实验3：这是本次上机实验的名称，包含了哈工大电子与信息工程学院模式识别课程的实验编号，以及实验的主要内容和目的。