最近邻居分类器的编辑实例和选择。

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简介：
该代码实现了一个1-NN分类器，并包含编辑功能，用于最近邻居分类器的优化。它提供了实例选择和MATLAB代码，以及两个关键函数：`edit_greedy_tabu_search(Data,Labels,tabu_gap,verbose)` 用于贪婪禁忌搜索方法（GTS）的编辑，以及 `edit_closest_to_centroid(Data,Labels)` 用于选择距离质心最近的数据点作为原型。此外，还包括 `train_1nn(TrainingData,TrainingLabels,~)` 用于训练1-NN分类器，以及 `test_1nn(C,Data,Labels)` 用于测试训练好的分类器。最后，`voronoi_regions(prototypes,region2d,colour)` 函数用于绘制原型定义的Voronoi单元，并以类颜色柔和的版本进行着色。该代码示例使用名为“Example_GTS”的数据集（Data2D5.mat数据文件），其中包含数字Data2D5_CC.jp。该程序利用贪婪禁忌搜索方法（GTS）来为每个类别提取一个原型，并展示了算法的起点（选择距离质心最近的原型）和结尾（重新定位的原型）。

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1NN分类器Matlab代码 - 编辑最近邻分类器：实例选择

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本代码实现了一个基于MATLAB的1-Nearest Neighbor (1NN)分类算法，并探讨了不同样本选择策略对分类效果的影响。 1nn分类器的MATLAB代码包括了最近邻居分类器的实例选择。以下是相关函数和脚本： - `edit_greedy_tabu_search` 函数：通过贪婪禁忌搜索方法（GTS）为每个类提取一个原型，参数分别为数据集、标签、禁忌窗口大小以及是否输出详细信息。 - `edit_closest_to_centroid` 函数：选择最接近质心的样本作为初始原型。 - `train_1nn` 函数：训练最近邻分类器并返回模型C。 - `test_1nn` 函数：使用已训练好的最近邻分类器进行测试，输出错误率和预测标签。 - `voronoi_regions` 函数：根据生成的原型绘制Voronoi单元，并用该类颜色的柔和版本着色。示例脚本为Example_GTS。此代码应用了贪婪禁忌搜索方法来提取每个类别的原型，并且能够展示GTS算法开始时和结束后的状态，包括初始选择最接近质心样本的状态以及最终通过GTS优化后重新定位的原型位置。

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