knn算法matlab
时间: 2023-10-16 13:22:34 浏览: 90
knn算法matlab.zip
在 MATLAB 中使用 k-NN 算法,可以使用 `fitcknn` 函数进行训练和预测。该函数的基本用法如下:
```matlab
% 准备训练和测试数据
trainData = ...; % 训练数据
trainLabels = ...; % 训练标签
testData = ...; % 测试数据
testLabels = ...; % 测试标签
% 创建 k-NN 分类器,指定 k 值
k = 5;
knn = fitcknn(trainData, trainLabels, 'NumNeighbors', k);
% 预测测试数据的标签
predictedLabels = predict(knn, testData);
% 计算预测结果的准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
```
其中,`trainData` 和 `testData` 是分别用于训练和测试的数据集,每行代表一个样本,每列代表一个特征;`trainLabels` 和 `testLabels` 是相应的标签,每个元素代表一个样本的分类标签。`NumNeighbors` 参数指定 k 值,即 k-NN 算法中的邻居数。
需要注意的是,k-NN 算法对于不同的特征值范围敏感,因此需要对数据进行标准化或归一化处理,以保证特征值处于相同的数量级。可以使用 MATLAB 中的 `zscore` 函数进行标准化处理,或者使用 `mapminmax` 函数进行归一化处理。
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