matble实现knn 计算准确值

Matlab中可以使用knnsearch函数实现k-最近邻（k-nearest neighbor，简称k-NN）算法，计算出准确的k-NN值。

knnsearch函数的基本参数为X和Y，其中X是指训练数据集的样本，Y是指需要计算k-NN的测试样本。该函数将返回每个测试样本的k个最近邻样本的索引值。我们可以根据这些索引值来获取对应的真实标签，从而计算出准确值。

具体步骤如下：
1. 导入所需函数，并准备训练数据集X和测试数据集Y。
2. 使用knnsearch函数计算Y中每个样本的k个最近邻样本的索引值。可使用以下语句：
indices = knnsearch(X, Y, 'K', k);
3. 根据索引值，获取训练数据集X中对应的真实标签。假设训练数据集的标签存储在一个名为labels的向量中：
knn_labels = labels(indices);
4. 计算每个测试样本的准确值。比如，如果需要计算k=3的k-NN准确值，可以通过以下代码：
accuracy = sum(mode(knn_labels, 2) == true_labels) / length(true_labels);
其中，true_labels是测试数据集Y的真实标签。

注意，这里使用了mode函数来获取最多出现的标签作为预测结果，并与真实标签进行比较计算准确值。mode函数的第二个参数2表示沿着每行计算，即对于每个测试样本，找出k个最近邻样本中出现最多的标签。

综上所述，我们可以使用Matlab中的knnsearch函数实现k-NN算法，通过获取对应的真实标签并计算准确值，得到一个准确性评估。