knn高斯加权matlab实现

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。