c类问题,设最近邻方法6.1最近邻决策规则—1-NNk-NN分类思想:对待识别模式,分别计算它与个已知类别的样本的距离,取k个最近邻样本,这k个样本中哪一类最多,就判属哪一类。最近邻方法6.1最近邻决策规则—k-NN对于两类问题，设将已知类别的样本集X(N)分成参照集X(NR)和测试集X(NT)两部分，X(NR)X(NT)=，它们的样本数各为NR和NT，NR+NT=N。利用参照集X(NR)中的样本采用最近邻规则对已知类别的测试集X(NT)中的每个样本进行分类，剪辑掉X(NT)中被错误分类的样本。获得剪辑样本集X(NTE)后，对待识模式采用最近邻规则进行分类。剪辑最近邻法可以推广至k-NN近邻法中。步骤：第一步用k-NN法进行剪辑;第二步用1-NN法进行分类。（1）将样本集X(N)随机地划分为s个子集：（2）用最近邻法，以为参照集，对Xi中的样本进行分类，其中i=1,2,…,s;（3）去掉（2）中被错误分类的样本；（4）用所留下的样本构成新的样本集X(NE)；（5）如果经过k次迭代再没有样本被剪辑掉则停止；否则转至（1）。设设连续且非零，一个样本落在以为中心的超球S中的概率Ps>0，则N个独立样本落在S外的概率为因为，故条件下的渐近误判概率为一、1-NN法误判概率及其上下界一、1-NN法误判概率及其上下界一、1-NN法误判概率及其上下界一、1-NN法误判概率及其上下界一、1-NN法误判概率二、k-NN法误判概率19