K近邻 matlab

K近邻(KNN)是一种常用的监督学习算法，其工作机制相对简单。给定一个测试样本，KNN算法通过计算该样本与训练集中每个样本之间的距离，找出与其最近的K个邻居样本。然后，基于这K个邻居的信息进行预测。 = sort(dist); % 将距离进行排序 neighbors = train(sortIndex(1:k), :); % 获取前K个最近邻居样本 predict(i) = mode(neighbors(:,1)); % 使用最常出现的类别作为测试样本的预测类别 end ```

4. 计算预测准确率：根据预测结果和测试集的真实标签，可以计算出KNN算法的准确率。例如，可以使用以下代码计算准确率：

 err = bitxor(predict, test(:,1)); % 计算预测结果与真实标签的差异 accuracy =1 - mean(err); % 计算准确率 ```

通过以上步骤，你可以在Matlab中实现KNN算法并计算其准确率。注意，这里的代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。

相关问题

k近邻算法matlab实现

以下是k近邻算法的Matlab实现：

function [predicted_class] = kNN(train_set, train_labels, k, test_instance)
% train_set: 训练集数据
% train_labels: 训练集标签
% k: k值
% test_instance: 测试集数据
% predicted_class: 预测的类别

% 计算训练集中每个实例与测试实例之间的距离
distances = pdist2(train_set, test_instance);

% 将距离和相应的标签合并为一个矩阵
combined = [distances', train_labels'];

% 按距离排序
sorted = sortrows(combined, 1);

% 选取k个最近邻
k_nearest = sorted(1:k, 2);

% 找到最常见的类别
predicted_class = mode(k_nearest);
end

使用方法：

% 生成随机训练集和测试集
train_set = rand(100, 10);
train_labels = randi([1, 5], 100, 1);
test_instance = rand(1, 10);

% 使用k=3进行分类
predicted_class = kNN(train_set, train_labels, 3, test_instance);

注意：这只是k近邻算法的一个简单实现，还有很多可以进行优化的地方。

k近邻分类器matlab

在MATLAB中，可以使用fitcknn函数来创建k近邻分类器。以下是一个简单的示例：

假设我们有一个数据集X和对应的标签y，我们要使用k近邻分类器对其进行分类。

首先，我们需要将数据集X和标签y拆分为训练集和测试集：

% 将数据集和标签拆分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 30% 的数据用于测试
idx = cv.test;

Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = y(~idx,:);
Xtest  = X(idx,:);
Ytest  = y(idx,:);

接下来，我们可以使用fitcknn函数创建k近邻分类器。以下是一个示例：

% 创建k近邻分类器
k = 5; % k值
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',k);

最后，我们可以使用predict函数对测试集进行分类并计算分类准确率：

% 对测试集进行分类
Ypred = predict(mdl,Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['分类准确率：' num2str(accuracy*100) '%']);

以上就是一个简单的k近邻分类器的MATLAB实现。