knn算法回归matlab

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种基于实例的学习方法，常用于分类和回归任务。在Matlab中，你可以使用`knnsearch`函数来进行KNN回归。以下是基本步骤：

1. 准备数据集：首先，你需要准备训练数据集，其中包含特征矩阵X和目标变量Y。

X_train = ...; % 特征矩阵，如每个样本的一列代表一个特征值
Y_train = ...; % 目标变量向量

2. 创建KNN回归模型：使用`knnreg`函数创建KNN回归模型。例如，如果你想使用5个最近邻居，可以这样做：

mdl = knnreg(X_train, Y_train, 'NumNeighbors', 5);

3. 预测新数据：对于新的输入数据点，通过查找其与训练集中最相似的K个样本并取它们的目标值的均值作为预测结果：

X_test = ...; % 新的数据点或测试集特征矩阵
Y_pred = predict(mdl, X_test);

4. 可视化或评估：如果需要，你可以绘制预测结果并与实际值对比，或者计算一些性能指标，比如均方误差（MSE）等。

mse = mean((Y_test - Y_pred).^2);