knn算法matlab实现例子

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种基于实例的学习方法，在MATLAB中可以简单地通过`fitcknn`函数来实现。以下是一个基本的KNN分类器的MATLAB实现示例：

% 加载数据集（假设我们有一个名为'data.csv'的数据文件）
data = readtable('data.csv'); % 替换为实际数据路径

% 提取特征和标签
X = data(:, 1:end-1); % 特征部分（去除最后一列作为标签）
Y = data(:, end);     % 标签部分

% 将类别标签编码为整数（如果需要）
if iscell(Y)
    Y = categorical(Y);
    Y = double(Y);
end

% 创建KNN分类器
k = 5; % 设置邻居数量
knnModel = fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', k);

% 测试新样本
newSample = [1.2, 3.4]; % 新的输入数据点
prediction = predict(knnModel, newSample);

% 打印预测结果
disp(['预测结果: ', num2str(prediction)])

这个例子中，首先读取数据并准备特征和标签，然后使用`fitcknn`函数训练模型，设置邻居数量为5。接着，你可以用新的样本`newSample`来进行预测。