压缩剪辑近邻算法

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]本次提供的代码包含了对样本集合进行数据处理和可视化的过程，[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]现了一个样本压缩算法的过程，通过不断对样本集合进行压缩和分类，[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]实现了对原始样本集合的精简和优化。
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• 首先，通过随机生成高斯分布的样本点，构建了一个包含600个点的样本集合X，其中前300行属于第一类（Label 1），后300行属于第二类（Label 2）。
• 通过绘图展示了初始样本分布图，并用红色和蓝色表示两个不同的类别。
• 接下来的代码段中包含了一个循环，该循环以K次为限制条件，对样本集合进行压缩。其中，每次循环将样本集合Xcur划分为s个子集，并利用最近邻算法将部分样本点从子集中删除，直到满足循环停止条件。
• 经过压缩后的样本集合再次根据类别进行分类，并绘制了"剪辑后样本分布图"，展示了处理后的样本点的分布情况。
• 接着，代码中实现了一个样本压缩过程，在该过程中，根据最近邻算法将不必要的样本点删除，从而实现样本压缩的目的。
• 最后，根据压缩后的样本点，再次根据类别进行分类，并绘制了"压缩后样本分布图"，同时限定了坐标轴范围，展示了最终压缩后的样本点的分布。