matlab实现KNN最近邻插补
时间: 2023-11-02 22:21:56 浏览: 67
在MATLAB中实现KNN最近邻插补,可以使用以下步骤:
1. 准备数据:将数据集分为训练集和测试集。
2. 计算距离:使用欧氏距离或其他距离度量方法计算训练集中每个点与测试集中每个点之间的距离。
3. 找到最近的k个邻居:对于测试集中的每个点,找到训练集中距离最近的k个邻居。
4. 计算平均值:对于每个缺失值,使用找到的k个邻居的平均值进行插补。
5. 应用插补结果:将插补后的数据集用于模型训练和预测。
以下是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('your_data_file.mat'); % 请替换为你的数据文件名
X = data(:, 1:end-1); % 提取特征矩阵
y = data(:, end); % 提取标签向量
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[trainInd, ~, testInd] = dividerand(size(data, 1), train_ratio, 0, 1 - train_ratio);
XTrain = X(trainInd, :);
YTrain = y(trainInd);
XTest = X(testInd, :);
YTest = y(testInd);
% KNN插补
k = 3; % 设置k值
for i = 1:size(XTest, 1)
% 计算距离
distances = pdist2(XTest(i, :), XTrain); % 注意:这里假设XTrain是训练集的特征矩阵
% 找到最近的k个邻居的索引
[~, nearestNeighbors] = sort(distances, 'ascend');
kNearestNeighbors = nearestNeighbors(1:k); % 注意:这里假设标签已经编码为一维数组
% 计算平均值并插补缺失值
XTest(i, :) = (XTrain(kNearestNeighbors, :)' * YTrain(kNearestNeighbors)) / sum(YTrain(kNearestNeighbors));
end
```
请注意,这个示例代码仅适用于二维数据。对于多维数据,你需要相应地调整代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [缺失数据的插补:递归一维离散 KNN 算法:imputeMatrixNaNKnn 将矩阵作为输入,并用最接近的可用值填充 NaN...](https://download.csdn.net/download/weixin_38614812/19234039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]