k近邻多分类 maltab

在MATLAB中实现k近邻多分类，可以使用分类KNN模型。下面是一个示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 随机划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv));
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv));

% 训练k近邻分类器
k = 5; % 设置k值
model = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',k);

% 预测测试集数据
Ypred = predict(model,Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / numel(Ytest);
disp(['分类准确率为：',num2str(accuracy)]);

以上代码中，首先加载了鸢尾花数据集，然后随机划分训练集和测试集。接着使用fitcknn函数训练k近邻分类器，设置k值为5。最后使用predict函数对测试集数据进行预测，并计算分类准确率。

相关问题

k近邻分类器matlab

在MATLAB中，可以使用fitcknn函数来创建k近邻分类器。以下是一个简单的示例：

假设我们有一个数据集X和对应的标签y，我们要使用k近邻分类器对其进行分类。

首先，我们需要将数据集X和标签y拆分为训练集和测试集：

% 将数据集和标签拆分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 30% 的数据用于测试
idx = cv.test;

Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = y(~idx,:);
Xtest  = X(idx,:);
Ytest  = y(idx,:);

接下来，我们可以使用fitcknn函数创建k近邻分类器。以下是一个示例：

% 创建k近邻分类器
k = 5; % k值
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',k);

最后，我们可以使用predict函数对测试集进行分类并计算分类准确率：

% 对测试集进行分类
Ypred = predict(mdl,Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['分类准确率：' num2str(accuracy*100) '%']);

以上就是一个简单的k近邻分类器的MATLAB实现。

k近邻分类器matlab西瓜集

抱歉，我可以回答这个问题。K近邻分类器是一种简单的机器学习算法，可用于分类和回归。在MATLAB中，您可以使用“knnsearch”函数来实现K近邻分类器。西瓜数据集是一个经典的分类数据集，可用于评估分类算法的性能。