knn高斯加权matlab实现
时间: 2023-11-02 13:24:55 浏览: 158
在Matlab中使用KNN算法实现高斯加权的方式是通过对每个邻居的投票进行加权。具体实现可以参考以下步骤:
1. 读取iris数据集并进行预处理:将数据集中的特征部分提取出来,例如使用`xlsread`函数读取数据集,然后使用索引操作选择需要的特征列。
2. 设定K的最大值和交叉验证的份数:在示例代码中可以看到`K_Max`表示K的最大值,`N`表示交叉验证的份数。
3. 进行K交叉验证:通过循环迭代K值,对于每个K值,将数据集分成N份,并进行K次交叉验证。
4. 在每次交叉验证中,将数据集分为训练集和测试集:首先使用`randperm`函数将数据集随机打乱顺序,然后使用`mat2cell`函数将数据集分成N份。
5. 进行KNN分类:对于每个测试样本,在训练集中计算与其距离最近的K个邻居,并将邻居的标签进行加权投票。具体的实现可以参考示例代码中的`knn`函数。
6. 计算准确率:根据KNN分类的结果与测试集的真实标签进行比较,计算分类的准确率。
7. 保存不同K值下的正确率:将每次交叉验证的准确率求平均,并保存在`acc_avg_history`中。
8. 绘制准确率曲线:使用`plot`函数将`acc_avg_history`中的准确率绘制成曲线。
以上是关于在Matlab中使用KNN算法实现高斯加权的简要步骤说明,你可以根据这些步骤编写自己的代码来实现该功能。请注意,上述步骤中的具体实现细节可以参考引用中的示例代码。
相关问题
knn分类算法matlab
KNN(K-Nearest Neighbor)分类算法是一种常用的无监督学习算法,用于分类和回归分析。其基本思想是在样本空间中寻找K个最近邻样本,然后通过这K个样本中的多数类来确定该样本的类别。
在MATLAB中,可以使用ClassificationKNN对象来实现KNN分类算法。首先,需要将数据分为训练集和测试集,然后通过fit函数来训练模型。接下来,可以使用predict函数来预测测试集中每个样本的类别,并计算预测结果与真实结果之间的误差。
下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
% 随机划分数据为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
% 训练模型
Xtrain = meas(~idx,:);
Ytrain = species(~idx);
knnModel = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
% 预测测试集
Xtest = meas(idx,:);
Ytest = species(idx);
Ypred = predict(knnModel,Xtest);
% 计算误差
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
```
优化加权了的KNN的matlab代码
我可以回答这个问题。优化加权了的KNN的matlab代码可以通过以下步骤实现:
1. 加载数据集并将其分为训练集和测试集。
2. 计算测试集中每个样本与训练集中所有样本的距离。
3. 对距离进行加权处理,以考虑不同特征之间的重要性。
4. 对加权距离进行排序,以找到最近的K个邻居。
5. 对K个邻居进行分类,以确定测试样本所属的类别。
6. 重复步骤2-5,直到所有测试样本都被分类。
通过这些步骤,可以实现优化加权了的KNN的matlab代码。