Matlab里knn算法怎么算准确度

在MATLAB中，可以通过以下步骤计算knn算法的准确度：

1.使用knnsearch函数计算测试数据集中每个数据点的最近邻。

2.使用分类器对每个测试数据点进行分类。

3.将分类器的分类结果与真实标签进行比较，计算分类器的准确率。

具体实现代码如下：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 划分数据集
cv = cvpartition(Y,'Holdout',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 计算最近邻
k = 5;
idx = knnsearch(Xtrain,Xtest,'K',k);

% 进行分类
Ypred = mode(Ytrain(idx),2);

% 计算准确率
acc = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Accuracy: ',num2str(acc)]);

其中，knnsearch函数用于计算最近邻，mode函数用于计算每个测试数据点的分类结果，sum函数用于计算分类正确的数据点数，numel函数用于计算测试数据集中的数据点数。