k近邻算法matlab实现
时间: 2023-07-07 14:28:28 浏览: 65
以下是k近邻算法的Matlab实现:
```matlab
function [predicted_class] = kNN(train_set, train_labels, k, test_instance)
% train_set: 训练集数据
% train_labels: 训练集标签
% k: k值
% test_instance: 测试集数据
% predicted_class: 预测的类别
% 计算训练集中每个实例与测试实例之间的距离
distances = pdist2(train_set, test_instance);
% 将距离和相应的标签合并为一个矩阵
combined = [distances', train_labels'];
% 按距离排序
sorted = sortrows(combined, 1);
% 选取k个最近邻
k_nearest = sorted(1:k, 2);
% 找到最常见的类别
predicted_class = mode(k_nearest);
end
```
使用方法:
```matlab
% 生成随机训练集和测试集
train_set = rand(100, 10);
train_labels = randi([1, 5], 100, 1);
test_instance = rand(1, 10);
% 使用k=3进行分类
predicted_class = kNN(train_set, train_labels, 3, test_instance);
```
注意:这只是k近邻算法的一个简单实现,还有很多可以进行优化的地方。
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