帮我分别编写matlab knn分类和回归

对于您的问题，我可以回答。对于分类问题，您可以使用MATLAB中的fitcknn函数来训练KNN分类器，然后使用predict函数来预测新的数据点的类别。对于回归问题，您可以使用fitrcknn函数来训练KNN回归器，然后使用predict函数来预测新的数据点的数值。

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用python帮我编写一个knn回归预测程序

好的，我可以帮您编写一个KNN回归预测程序。以下是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 创建一个KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)

# 训练模型
X_train = [[0], [1], [2], [3]]
y_train = [0, 0.2, 0.4, 0.6]
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
X_test = [[1.5], [2.5]]
y_pred = knn.predict(X_test)

print(y_pred)

这个程序使用了scikit-learn库中的KNeighborsRegressor类来创建一个KNN回归模型，并使用训练数据来训练模型。然后，使用测试数据来预测模型的输出，并将结果打印出来。

希望这个程序能够帮到您！

能帮我编一段matlab使用knn进行回归

当然可以，以下是一段使用 MATLAB 进行 KNN 回归的代码：

% 导入数据
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 分割数据集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), .6, .2, .2);
X_train = X(trainInd, :);
y_train = y(trainInd);
X_val = X(valInd, :);
y_val = y(valInd);
X_test = X(testInd, :);
y_test = y(testInd);

% 标准化数据
mu = mean(X_train);
sigma = std(X_train);
X_train = (X_train - mu) ./ sigma;
X_val = (X_val - mu) ./ sigma;
X_test = (X_test - mu) ./ sigma;

% 训练 KNN 模型
k = 5;
mdl = fitcknn(X_train, y_train, 'NumNeighbors', k);

% 预测并计算误差
y_pred = predict(mdl, X_test);
mse = mean((y_pred - y_test).^2);

% 输出结果
fprintf('KNN 回归的均方误差为 %.4f\n', mse);