最近邻规则enn实现matlab

最近邻规则（ENN）是一种常用的模式识别算法，用于分类分析。在MATLAB中，可以通过以下步骤实现ENN算法：

1. 加载数据集：使用MATLAB的数据导入功能，将数据集加载到工作空间中。确保数据集包含特征向量和相应的类别标签。

2. 数据预处理：对数据进行必要的预处理，如数据清洗和归一化。这将有助于提高算法的性能。

3. 计算距离：对于给定的测试样本，计算它与数据集中所有训练样本之间的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

4. 确定最近邻：从距离计算结果中选择最近的k个邻居，其中k是事先指定的参数。

5. 多数表决：根据最近邻的类别标签，用多数表决的方式预测测试样本的类别。即选择k个邻居中出现次数最多的类别作为最终的分类结果。

6. 评估模型性能：使用适当的评估指标（如准确率、精确率、召回率等），对ENN分类器的性能进行评估。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现ENN算法的基本步骤：

% 加载数据集
load('dataset.mat'); % 假设数据集保存在名为'dataset.mat'的文件中

% 数据预处理

% 计算距离
distances = pdist2(test_sample, train_samples); % 假设test_sample和train_samples分别是测试样本和训练样本集

% 确定最近邻
k = 3; % 设置最近邻的数量
[~, indices] = mink(distances, k); % 获取距离最近的k个邻居的索引

% 多数表决
neighbor_labels = train_labels(indices); % 获取k个邻居的类别标签
predicted_label = mode(neighbor_labels); % 多数表决得到预测的类别标签

% 评估模型性能
accuracy = sum(predicted_label == actual_label) / numel(actual_label); % 假设actual_label是真实的类别标签

以上代码只是简单示意，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的调整和改进。