knn求识别率matlab代码
时间: 2024-01-18 16:00:22 浏览: 22
K最近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种常用的分类算法,适用于各种数据集。下面是一个用MATLAB编写的KNN分类算法的示例代码。
```
% 导入数据集
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
y = data(:, end); % 标签矩阵
% 分割数据集为训练集和测试集
[trainX, trainY, testX, testY] = splitData(X, y, 0.8);
% 设置K值
K = 5;
% 计算测试集中每个样本的分类
predictedY = zeros(size(testY));
for i = 1:size(testX, 1)
distances = sqrt(sum((testX(i,:) - trainX).^2, 2)); % 计算欧氏距离
[~, indices] = sort(distances); % 按距离排序
kIndices = indices(1:K); % 获取最近的K个邻居
kLabels = trainY(kIndices); % 获取邻居的标签
predictedY(i) = mode(kLabels); % 选择邻居中最常见的标签作为预测结果
end
% 计算分类准确率
accuracy = sum(predictedY == testY) / length(testY);
% 打印结果
fprintf('分类准确率:%.2f%%\n', accuracy * 100);
```
在上面的示例中,首先导入数据集,其中数据集以.csv文件形式存储,特征矩阵X包含所有特征,标签矩阵y包含每个样本的类别标签。然后,将数据集分为训练集和测试集。接下来,设置K值,即选择邻居的数量。然后,计算测试集中每个样本与训练集中样本的欧氏距离,并根据距离选择最近的K个邻居。最后,使用邻居中标签最常见的值作为预测结果,并计算分类准确率。最终,打印分类准确率的百分比。
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