使用 matlab实现K近邻分类器对鸢尾花（iris）数据集进行分类的示例代码

在MATLAB中，我们可以使用`classreg.learning.knn.KNN`函数来实现K近邻(K-Nearest Neighbors)分类器。这里是一个简单的例子，演示如何使用Iris数据集进行训练和预测：

% 导入所需库
addpath('toolbox/stats'); % 如果你的Matlab安装位置不同，需要替换为实际路径

% 加载Iris数据集
load fisheriris; % 假设数据集已经预装在Matlab中

% 分割数据为特征（X）和标签（Y）
X = meas;
Y = species;

% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(Y,1),'HoldOut',0.3); % 30%的数据作为测试集
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);

% 训练KNN分类器，例如选择K=5
knnModel = fitcknn(X(idxTrain,:), Y(idxTrain), 'NumNeighbors', 5);

% 预测测试集
predictedLabels = predict(knnModel, X(idxTest,:));

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == Y(idxTest)) / numel(Y(idxTest));
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

% 相关问题--
% 1. KNN分类器的工作原理是什么？
% 2. 怎样调整K值对分类效果的影响？
% 3. 在处理大规模数据时，KNN有哪些局限性？

这个例子展示了如何基本地使用MATLAB的KNN算法，但在实际应用中，你可能还需要处理缺失值、标准化数据以及优化超参数等步骤。