模式识别实验：近邻法分类器设计
有两个类别的样本 x 和 y，两类样本的分布规律服从正态分布，其均值和方差
分别为（2，2），（-2，4），每个类别里面分别有 100 个样本。可以利用下面阐述的
Matlab 程序产生上述数据。每一类的数据都是二维数据形式，若设数据格式为第一
行为横坐标，相应的下一行对应的是纵坐标请使用 k-近邻法判断下列 sample 中样本的分类情况
（-0.7303，2.1624），（1.4445，-0.1649），（-1.2587，0.9187），（1.2617，-0.2086），（0.7302，
1.6587）
1、要求用 Matlab 编程，来确定分类的情况，并以图形的方式表示出来。附 Matlab
程序以及对应程序说明。
2、分析k值的不同对分类的情况是否有影响，并把结果用图形的方式表示出来。
3、 请根据剪辑方法近邻的原理，对样本的空间进行剪辑，再确定上述样本点的
分类情况。并对两种分类结果进行分析（选作）。
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[{"title":"（ 7 个子文件 7KB ） 模式识别实验：近邻法分类器设计","children":[{"title":"experiment5","children":[{"title":"x.mat <span style='color:#111;'> 1.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"KNN.m <span style='color:#111;'> 744B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data_acquisition.m <span style='color:#111;'> 187B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"y.mat <span style='color:#111;'> 1.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"k_edit_near.m <span style='color:#111;'> 4.52KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"result.mat <span style='color:#111;'> 275B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"l2_distance.m <span style='color:#111;'> 482B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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