matlab数字识别 knn

KNN（K-最近邻）算法是一种常用的机器学习算法，常用于数字识别任务中。在MATLAB中，你可以使用KNN分类器来实现数字识别。下面是一个简单的数字识别KNN分类器的代码示例：

1. 加载手写数字数据集

load digits.mat

2. 准备训练集和测试集

% 分割数据集，70%用于训练，30%用于测试
[trainInd, testInd] = dividerand(size(X, 2), 0.7, 0.3);
trainX = X(:, trainInd);
trainY = Y(:, trainInd);
testX = X(:, testInd);
testY = Y(:, testInd);

3. 训练KNN模型

% 训练KNN模型
mdl = fitcknn(trainX', trainY, 'NumNeighbors', 5);

4. 对测试集进行预测

% 对测试集进行预测
predY = predict(mdl, testX');

5. 计算分类准确率

% 计算分类准确率
accuracy = sum(testY == predY) / numel(testY);

以上就是一个简单的MATLAB数字识别KNN分类器的实现示例。