考虑区域Z，其中0≤x <1，0≤y <1。考虑Z→{true，false}的二元类分类问题。
假设如果x <0.5则为true，如果x> = 0.5则为false。
作为训练数据，从真实范围中随机选择n个点，从错误范围中随机选择n个点。
作为泛化性能，从Z中随机选择100个点，并获得估计结果与真实值之间的匹配率。
（1）当n = 2时，尝试100次实验得出1-NN的泛化性能。（匹配率的平均值和标准偏差。
（2）当n = 10时，尝试100次试验以找出1-NN的泛化性能。（匹配率的平均值和标准偏差。
（3）假设n = 10，但十分之一是噪声。
此时，比较1-NN的泛化性能和3-NN的泛化性能。尝试100次表示出结果。
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