KNN label怎么显示0 1

在KNN算法中，通常使用0和1两个标签来表示分类问题中的两个类别。当KNN算法对一个未知样本进行分类时，它会根据该样本最近的K个邻居的类别标签来预测该样本的类别，并将其预测的类别标签赋值为0或1。如果K个邻居中的大多数属于类别0，则该样本被预测为属于类别0，否则被预测为属于类别1。因此，KNN算法的输出结果通常是0或1，表示一个样本属于哪个类别。

相关问题

knn算法 matlab

KNN算法是一种基于实例的学习或非泛化学习的方法，它可以用于分类和回归。在分类问题中，KNN算法会根据邻居的类别来预测新数据点的类别。在回归问题中，KNN算法会根据邻居的值来预测新数据点的值。在Matlab中，可以使用fitcknn函数来训练KNN分类器，使用predict函数来进行预测。下面是一个使用Matlab实现KNN算法的示例代码：

function [accr,list,classError] = splitnoval(zscore_normalization,trainsplit)
%playknn 此处显示有关此函数的摘要
% 此处显示详细说明
[numSample,numFea] = size(zscore_normalization);
X = zscore_normalization(:,2:numFea);
numFea = numFea - 1;
Y = zscore_normalization(:,1);
list = randperm(numSample);
Xtrain = X(list(1:trainsplit),:);
Xtest = X(list(1+trainsplit:numSample),:);
Ytrain = Y(list(1:trainsplit));
Ytest = Y(list(1+trainsplit:numSample));
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
CVKNNMdl = crossval(mdl);
classError = kfoldLoss(CVKNNMdl);
label = predict(mdl,Xtest);
accr = length(find(label~=Ytest))/length(Ytest);
end

使用matlab实现knn

以下是使用Matlab实现KNN算法的一个简单示例：

1.加载数据集

假设我们有一个数据集，其中包含两个特征x和y，以及一个类别标签label。我们可以将数据集存储在一个m x 3的矩阵中，其中m是样本数。在Matlab中，我们可以使用csvread函数来加载csv格式的数据集文件。

data = csvread('dataset.csv');

2.划分训练集和测试集

将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。在这个例子中，我们将数据集的前80%用作训练集，后20%用作测试集。

trainData = data(1:round(0.8*size(data,1)),:);
testData = data(round(0.8*size(data,1))+1:end,:);

3.计算距离

对于每个测试样本，我们需要计算它与训练集中所有样本的距离。在这个例子中，我们使用欧几里得距离计算两个样本之间的距离。

k = 5; % 设置k值
for i = 1:size(testData,1)
    distances = sqrt(sum((trainData(:,1:2)-testData(i,1:2)).^2,2)); % 计算距离
    [sortedDistances,idx] = sort(distances); % 排序
    kNearestLabels = trainData(idx(1:k),3); % 取前k个样本的类别标签
    predictedLabel(i) = mode(kNearestLabels); % 众数作为预测标签
end

4.评估模型性能

我们可以使用混淆矩阵来评估模型的性能。混淆矩阵可以显示实际类别和预测类别之间的关系。

confMat = confusionmat(testData(:,3),predictedLabel);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:)); % 计算准确率

完整的代码示例：

data = csvread('dataset.csv');

trainData = data(1:round(0.8*size(data,1)),:);
testData = data(round(0.8*size(data,1))+1:end,:);

k = 5; % 设置k值
for i = 1:size(testData,1)
    distances = sqrt(sum((trainData(:,1:2)-testData(i,1:2)).^2,2)); % 计算距离
    [sortedDistances,idx] = sort(distances); % 排序
    kNearestLabels = trainData(idx(1:k),3); % 取前k个样本的类别标签
    predictedLabel(i) = mode(kNearestLabels); % 众数作为预测标签
end

confMat = confusionmat(testData(:,3),predictedLabel);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:)); % 计算准确率
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);