用matlab实现KNN算法进行贫困生分类

下面是一个用 MATLAB 实现 KNN 算法进行贫困生分类的示例代码：

% 加载数据集
data = load('poverty_data.txt');

% 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data(1:80, 1:4);
train_labels = data(1:80, 5);
test_data = data(81:end, 1:4);
test_labels = data(81:end, 5);

% 对数据进行归一化处理
train_data = zscore(train_data);
test_data = zscore(test_data);

% 设置 K 值
k = 5;

% 预测测试集标签
predicted_labels = knn(train_data, train_labels, test_data, k);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels);

disp(['分类准确率为 ', num2str(accuracy * 100), '%']);

在这个示例中，我们首先加载贫困生数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们对数据进行归一化处理，以确保每个特征的值都在相同的范围内。接下来，我们设置 K 值并使用 `knn()` 函数预测测试集标签。最后，我们计算分类准确率并将其输出到控制台。

相关问题

用MATLAB设计KNN算法

MATLAB中可以使用自带的ClassificationKNN函数来实现KNN算法。下面是一个简单的KNN分类器的示例代码：

1. 准备数据

在这个示例中，我们使用MATLAB自带的鸢尾花数据集。首先需要将数据集分为训练集和测试集。

% Load iris dataset
load fisheriris

% Split the dataset into training and testing sets
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
Xtrain = meas(cv.training,:);
Ytrain = species(cv.training);
Xtest = meas(cv.test,:);
Ytest = species(cv.test);

2. 训练模型

使用ClassificationKNN函数来训练模型。在这个示例中，我们将K值设置为5。

% Train KNN classifier
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);

3. 测试模型

使用测试集来测试模型的准确性。

% Test the model
Ypred = predict(mdl,Xtest);

% Calculate classification accuracy
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
fprintf('Classification accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

完整代码如下：

% Load iris dataset
load fisheriris

% Split the dataset into training and testing sets
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
Xtrain = meas(cv.training,:);
Ytrain = species(cv.training);
Xtest = meas(cv.test,:);
Ytest = species(cv.test);

% Train KNN classifier
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);

% Test the model
Ypred = predict(mdl,Xtest);

% Calculate classification accuracy
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
fprintf('Classification accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

这个示例中，KNN算法的准确性为93.33%。