matlab自写knn

好的，你想了解如何在MATLAB中自己编写KNN算法，是吗？KNN算法是一种分类和回归的基本机器学习算法，它通过计算测试数据与训练数据之间的距离来确定最近邻居，并根据最近邻居的标签来预测测试数据的标签。下面是一个简单的MATLAB KNN分类器的示例代码：

function [predicted_labels, accuracy] = knn_classifier(train_data, train_labels, test_data, test_labels, k)

% 计算测试数据与所有训练数据之间的欧几里得距离
distances = pdist2(test_data, train_data);

% 对距离进行排序并获取最近的k个邻居
[~, indices] = sort(distances, 2);
knn_indices = indices(:, 1:k);

% 确定最多的标签作为预测标签
predicted_labels = mode(train_labels(knn_indices), 2);

% 计算模型的精度
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels);

end

在这个函数中，输入参数包括训练数据，训练标签，测试数据，测试标签和k值。该函数计算测试数据与所有训练数据之间的欧几里得距离，并对距离进行排序以获取最近的k个邻居。然后，它确定最多的标签作为预测标签，并计算模型的精度。

你可以使用这个函数来测试你自己的数据集并进行分类。希望这可以帮助到你！