MATLAB编写用互近邻进行分类的精确度

MATLAB可以使用K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法进行分类。KNN算法是一种基于实例的学习算法，通过计算待分类样本与训练样本之间的距离来确定样本分类。其中，K值表示最近的K个邻居。

使用KNN算法进行分类的精确度可以通过交叉验证来评估。具体步骤如下：

1. 将数据集划分为训练集和测试集。

2. 对于每个测试样本，使用KNN算法计算它与训练集中每个样本之间的距离。

3. 选取K个距离最近的训练样本，将它们的类别进行统计。

4. 将测试样本分类为出现最多的类别。

5. 重复以上步骤，直到所有测试样本都被分类。

6. 计算分类的精确度，即正确分类的测试样本数除以总的测试样本数。

MATLAB中实现KNN算法的代码如下：

%加载数据集
load fisheriris

%将数据集分为训练集和测试集
idx = randperm(size(meas,1));
X_train = meas(idx(1:100),:);
Y_train = species(idx(1:100));
X_test = meas(idx(101:end),:);
Y_test = species(idx(101:end));

%使用KNN算法进行分类
mdl = fitcknn(X_train,Y_train,'NumNeighbors',5);
Y_pred = predict(mdl,X_test);

%计算分类的精确度
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy)]);

其中，fitcknn函数用于训练KNN模型，predict函数用于对测试样本进行分类。在此示例中，K值为5。