k最近邻回归 matlab
时间: 2023-12-09 09:36:29 浏览: 41
以下是使用MATLAB实现k最近邻回归的示例代码:
```matlab
% 创建一个包含训练数据的矩阵
trainData = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 11 12];
% 创建一个包含训练数据的标签向量
trainLabels = [10; 20; 30; 40];
% 创建一个包含测试数据的矩阵
testData = [2 3 4; 5 6 7];
% 设置k值为2
k = 2;
% 使用fitcknn函数创建一个k最近邻回归模型
mdl = fitcknn(trainData, trainLabels, 'NumNeighbors', k, 'Distance', 'euclidean');
% 使用predict函数对测试数据进行预测
predictedLabels = predict(mdl, testData);
% 输出预测结果
disp(predictedLabels);
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了一个包含训练数据的矩阵trainData和一个包含训练数据的标签向量trainLabels。然后,我们创建了一个包含测试数据的矩阵testData,并设置了k值为2。接下来,我们使用fitcknn函数创建了一个k最近邻回归模型,并使用predict函数对测试数据进行预测。最后,我们输出了预测结果。
相关问题
可以给我一下k最近邻法实现预测回归的matlab代码吗
当然!以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,实现了 k 最近邻法(k-Nearest Neighbors,kNN)进行预测回归:
```matlab
% 假设你有一个训练集 X_train 和对应的目标值 y_train
% 假设你有一个测试样本 X_test,需要预测其回归值
% 设置参数
k = 5; % 最近邻样本的数量
% 计算训练集中所有样本与测试样本的距离
distances = pdist2(X_train, X_test);
% 找到最近的 k 个样本的索引
[~, indices] = mink(distances, k, 1);
% 取出最近的 k 个样本的目标值
knn_targets = y_train(indices);
% 使用简单平均法计算预测值
predicted_value = mean(knn_targets);
```
在上面的代码中,我们假设训练集的特征数据存储在矩阵 `X_train` 中,对应的目标值存储在向量 `y_train` 中。测试样本的特征数据存储在矩阵 `X_test` 中。
我们首先计算训练集中所有样本与测试样本的距离,并使用 `pdist2` 函数实现。然后,我们使用 `mink` 函数找到最近的 k 个样本的索引。
接下来,我们从训练集的目标值中提取最近的 k 个样本的目标值,并将它们存储在向量 `knn_targets` 中。
最后,我们使用简单平均法计算这 k 个样本的目标值的平均值,作为预测值。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要进行更多的预处理和参数调整。你可以根据自己的数据和需求进行修改和扩展。
matlab最近邻算法
最近邻算法(k-Nearest Neighbors, kNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归问题。该算法通过计算输入样本与训练样本之间的距离,并根据最近邻样本的标签进行预测或分类。在Matlab中,可以使用fitcknn函数构建kNN分类器,具体步骤如下:
1. 加载数据集
```matlab
load fisheriris;
X = meas;
Y = species;
```
2. 划分训练集和测试集
```matlab
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(training(cv), :);
Y_train = Y(training(cv));
X_test = X(test(cv), :);
Y_test = Y(test(cv));
```
3. 使用fitcknn函数构建kNN分类器
```matlab
Mdl = fitcknn(X_train, Y_train);
```
4. 对测试集进行分类预测
```matlab
Y_pred = predict(Mdl, X_test);
```
5. 计算分类准确率
```matlab
accuracy = sum(strcmp(Y_pred, Y_test))/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
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