Wilson ⑤ developed the Edited Neare

Wilson ⑤ developed the Edited Nearest Neighbor (ENN) algorithm in which S startsout the same as TS, and then each instance in S is removed if it does not agree with themajority of its k nearest neighbors (with k=3, typically). This edits out noisy instancesas well as close border cases, leaving smoother decision boundaries. It also retainsall internal points, which keeps it from reducing the storage requirements as much asmost other reduction algorithms. Algorithmically, the ENN scheme can be expressed asfollows:

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威尔逊⑤开发了其中S初始状态的编辑后的最近邻（ENN）算法 出相同TS，然后，如果它不与所述同意S中的每个实例被去除 其大部分k的最近邻（其中k = 3，典型地）。该编辑嘈杂的情况下 以及靠近边界的情况下，留下光滑的决策边界。它还保留了 所有的内部点，保持它从降低存储需求不亚于 其他大多数降低算法。从算法，该ENN方案可以表述为 如下：

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Wilson （5）开发了经过编辑的最近邻居（ENN）算法，其中 S 启动 出与 TS 相同的，然后删除 S 中的每个实例，如果它不同意 其大多数 k 最接近的邻域（通常为 k=3）。这将编辑出嘈杂的实例 以及接近边界案例，留下更平滑的决策边界。它还保留 所有内部点，防止它减少存储要求，以及 大多数其他缩减算法。从算法上讲，ENN 方案可以表示为 遵循：

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Wilson⑤开发了编辑的最近邻（ENN）算法，其中S开始 与TS相同，如果S中的每个实例与 其k近邻的大多数（通常k=3）。这将编辑出噪波实例 以及关闭边界案例，留下更平滑的决策边界。它还保留着 所有的内部点，这使得它不会像 大多数其他的归约算法。在算法上，ENN格式可以表示为 跟随：

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