matlab不调用库函数编写一个完整的KNN算法

好的，我可以为您解答这个问题。

KNN算法是一种常见的分类算法，它的基本思想是将新的数据点与训练集中的数据点进行比较，根据它们之间的距离来确定新数据点所属的类别。

在Matlab中，我们可以不使用任何库函数来实现一个完整的KNN算法。下面是一种可能的实现方式：

1. 导入数据集

我们需要先从文件中导入我们要使用的数据集。在这个例子中，我们假设数据集保存在文件 "dataset.txt" 中。我们可以使用Matlab内置的 "load" 函数来读取数据：

dataset = load('dataset.txt');

2. 划分训练集和测试集

我们需要将数据集划分成训练集和测试集。在这个例子中，我们将前80%的数据用作训练集，后20%的数据用作测试集：

n = size(dataset, 1);
train_size = round(n * 0.8);

train_data = dataset(1:train_size, :);
test_data = dataset(train_size+1:end, :);

3. 计算距离

我们需要计算测试集中每个数据点与训练集中每个数据点之间的距离。在这个例子中，我们使用欧几里得距离：

distances = zeros(size(test_data, 1), size(train_data, 1));
for i = 1:size(test_data, 1)
    for j = 1:size(train_data, 1)
        distances(i, j) = norm(test_data(i,:) - train_data(j,:));
    end
end

4. 找到K个最近邻居

我们需要找到测试集中每个数据点的K个最近邻居。在这个例子中，我们选择K=5：

k = 5;
[sorted_dist, sorted_idx] = sort(distances, 2);
knn_idx = sorted_idx(:, 1:k);

5. 进行预测

我们需要根据K个最近邻居的类别来预测测试集中每个数据点的类别。在这个例子中，我们简单地选择K个最近邻居中出现最多的类别作为预测结果：

train_labels = train_data(:, end);
test_labels = zeros(size(test_data, 1), 1);

for i = 1:size(test_data, 1)
    nearest_labels = train_labels(knn_idx(i,:));
    test_labels(i) = mode(nearest_labels);
end

6. 计算准确率

最后，我们计算预测准确率：

correct = sum(test_labels == test_data(:, end));
accuracy = correct / size(test_data, 1);

这样，我们就完成了一个完整的KNN算法，而且没有使用任何库函数。