数学建模E题：剪辑近邻法与压缩近邻法代码解析

资源摘要信息:"剪辑近邻法和压缩近邻法代码.zip" 在本资源中，我们关注的是数学建模领域中两种特定的算法实现：剪辑近邻法（Edited Nearest Neighbors, ENN）和压缩近邻法（Condensed Nearest Neighbor, CNN）。这两种算法均属于机器学习领域中的近邻分类技术，特别是用于处理不平衡数据集时非常有效。 1. 剪辑近邻法（Edited Nearest Neighbors, ENN）： 剪辑近邻法是一种用于处理不平衡数据集的算法，它通过“剪辑”数据集来改进近邻分类器的性能。在不平衡数据集中，某些类别的样本数量可能远多于其他类别，这可能导致分类器偏向于多数类。ENN通过移除那些对于多数类来说是冗余的少数类样本，来平衡数据集，从而提高分类器的泛化能力。 具体来说，ENN按照以下步骤进行： a) 对于每个样本，找出它的k个最近邻。 b) 如果一个样本的多数最近邻不属于它的类别，那么这个样本被认为是噪声，并将其从训练集中删除。 c) 重新训练分类器使用剪辑后的数据集。 2. 压缩近邻法（Condensed Nearest Neighbor, CNN）： 与ENN相似，CNN也是一种用于处理不平衡数据集的算法，目的是减少用于训练分类器的数据集大小，同时尽量保留数据集中的重要信息。CNN的核心思想是迭代地构建一个更小的代表性子集，该子集能够保留原始数据集中的分类信息。 CNN算法的步骤包括： a) 初始化一个空集合S，用于存放最终的代表性子集。 b) 对于原始数据集中的每一个样本x，如果存在另一个样本y在S中，使得y与x属于不同的类别，并且x的k个最近邻中没有y，则将x添加到S中。 c) 最终，S中的所有样本构成了压缩后的数据集。 【数学建模】数模美赛各种模型算法matlab代码实现【E题常见题型】： 在这部分内容中，我们可以看出资源是针对数学建模竞赛（数学建模美赛，即MCM/ICM）提供的解决方案。数学建模竞赛要求参赛者运用数学工具来解决实际问题，模型的建立和算法的实现是核心环节。此资源提供的两种算法代码实现，为解决特定类型的数学建模问题提供了便利，尤其是在数据预处理和分类问题中。 在数学建模竞赛中，参赛者会遇到各种问题，包括但不限于最优化问题、预测问题、风险评估、统计分析等。由于题目类型繁多，不同题型需要不同的模型和算法来解决。代码实现通常包括数据处理、模型搭建、参数优化、结果验证等步骤。这份资源的标题表明，它专注于提供用于算法模型实现的MATLAB代码，这对于准备竞赛的参赛者来说是非常实用的工具。 使用压缩包子文件（.zip格式）进行代码的打包与分享是常见的做法，它便于用户下载并直接使用。文件名称列表简洁明了，直接反映出文件内包含的算法内容，这有助于用户快速定位他们所需要的资源。 最后，标签“数学建模”进一步明确指出了资源的适用领域和使用场景，即在数学建模相关活动中，尤其是在数学建模竞赛中，这些算法代码实现能够为参赛者提供实质性的帮助。