用MATLAB写一个KNN程序框图

在MATLAB中编写K-近邻(KNN)算法的程序框图大致可以分为以下几个步骤：

1. **数据预处理**:
- 加载数据集 (load dataset)
- 数据标准化或归一化 (data normalization)

2. **绘制数据点**:
- scatter plot or plot points (画出原始数据点)

3. **设置k值**:
- 输入或设定k的值 (input k value)

4. **计算距离**:
- 使用distance metric function (如Euclidean distance)，计算样本间的距离

5. **创建邻居列表**:
- 对于每个测试样本，找出与其最近的k个训练样本 (find k nearest neighbors)

6. **多数投票或平均**:
- 根据k个邻居的标签进行分类决策 (majority voting or average of labels)

7. **预测新样本类别**:
- 输出预测的类别 (predict the class for test sample)

8. **评估性能**:
- 可能需要交叉验证和计算准确率、召回率等指标 (cross-validation and performance metrics)

下面是一个简化版的MATLAB伪代码示例：

% 步骤1
data = load('your_dataset.mat');
X_train = data.train_data;
y_train = data.train_labels;

% 步骤2
[X_test, y_test] = split_data(data);
normalize(X_train, X_test);

% 步骤3
k = 3; % 设置k值

% 步骤4-5
distances = pdist(X_train, X_test(:, :)');
[~, idx] = sort(distances, 'ascend'); % 获取邻居索引
neighbors = y_train(idx(1:k));

% 步骤6
if isclassification(y_train)
    predicted_y = ones(size(X_test, 1), 1); % 初始化预测
    for i = 1:size(X_test, 1)
        predicted_y(i) = mode(neighbors); % 多数投票
else
    predicted_y = mean(neighbors); % 平均值回归
end

% 步骤7
predicted_class = predict(y_train, predicted_y);

% 步骤8
accuracy = sum(predicted_class == y_test) / numel(y_test);