能帮我编一段matlab使用knn进行回归
时间: 2023-03-29 13:03:37 浏览: 107
当然可以,以下是一段使用 MATLAB 进行 KNN 回归的代码:
% 导入数据
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
% 分割数据集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), .6, .2, .2);
X_train = X(trainInd, :);
y_train = y(trainInd);
X_val = X(valInd, :);
y_val = y(valInd);
X_test = X(testInd, :);
y_test = y(testInd);
% 标准化数据
mu = mean(X_train);
sigma = std(X_train);
X_train = (X_train - mu) ./ sigma;
X_val = (X_val - mu) ./ sigma;
X_test = (X_test - mu) ./ sigma;
% 训练 KNN 模型
k = 5;
mdl = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', k);
% 预测并计算误差
y_pred = predict(mdl, X_test);
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
% 输出结果
fprintf('KNN 回归的均方误差为 %.4f\n', mse);
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能帮我编─段matlab使用knn进行分类的代码
当然可以,以下是使用 MATLAB 实现 KNN 分类的示例代码:
% 加载数据集
load fisheriris
% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',.3);
idx = cv.test;
% 训练集
Xtrain = meas(~idx,:);
Ytrain = species(~idx);
% 测试集
Xtest = meas(idx,:);
Ytest = species(idx);
% 使用 KNN 进行分类
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
Ypred = predict(mdl,Xtest);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['分类准确率为:', num2str(accuracy)]);
希望这个代码能够帮到你!
帮我编─段matlab使用knn进行分类
好的,我可以回答这个问题。使用 Matlab 进行 KNN 分类的步骤如下:
1. 准备数据集,包括训练集和测试集。
2. 对数据进行预处理,如归一化、标准化等。
3. 使用 fitcknn 函数训练 KNN 分类器,并指定 K 值和距离度量方式。
4. 使用 predict 函数对测试集进行分类,并计算分类准确率。
需要注意的是,KNN 分类器的性能受到 K 值和距离度量方式的影响,需要根据具体情况进行调整。