matlab KNN分类器
时间: 2023-08-27 15:16:18 浏览: 57
当使用K最近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)作为分类器时,可以使用MATLAB内置的`fitcknn`函数。以下是一个使用`fitcknn`函数的示例代码:
```matlab
% 生成样本数据
features = [1 1; 1 2; 2 2; 4 4; 5 4; 5 5]; % 特征向量
labels = [1; 1; 1; 2; 2; 2]; % 标签
% 创建KNN分类器模型
knnModel = fitcknn(features, labels, 'NumNeighbors', 3);
% 定义要预测的数据点
newData = [3 3];
% 预测新数据点的标签
predictedLabel = predict(knnModel, newData);
disp(['预测结果:' num2str(predictedLabel)]);
```
在这个示例中,我们首先生成了一些样本数据,其中特征向量存储在`features`矩阵中,对应的标签存储在`labels`矩阵中。
然后,我们使用`fitcknn`函数创建了一个KNN分类器模型。在这个函数中,`features`是样本特征向量矩阵,`labels`是对应的标签矩阵。通过指定参数`NumNeighbors`为3,我们设置了K值为3。
接下来,我们定义了一个新的数据点`newData`,我们希望通过KNN分类器对其进行分类预测。
最后,我们使用`predict`函数对新数据点的标签进行预测,并将结果存储在`predictedLabel`变量中。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和模型优化。希望对你有所帮助!如有任何问题,请随时提问。