MATLAB编写互近邻分类

K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法是一种常用的分类方法，可以使用MATLAB进行编写。

在MATLAB中，可以使用fitcknn函数训练KNN分类器，使用predict函数对新样本进行分类。具体代码如下：

% 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));

% 训练KNN分类器
mdl = fitcknn(X_train,Y_train,'NumNeighbors',5);

% 对测试集进行分类
Y_pred = predict(mdl,X_test);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Classification accuracy: ',num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们随机划分了鸢尾花数据集为训练集和测试集，使用fitcknn函数训练了一个KNN分类器，并使用predict函数对测试集进行分类。最后，我们计算了分类准确率。需要注意的是，这里我们使用K=5作为最近邻个数。

相关问题

MATLAB编写用互近邻进行分类

使用互近邻进行分类的 MATLAB 代码示例如下：

% 加载数据集
load fisheriris

% 将数据集分成训练集和测试集
indices = crossvalind('Kfold', species, 5);
training_set = meas(indices~=1,:);
training_labels = species(indices~=1,:);
test_set = meas(indices==1,:);
test_labels = species(indices==1,:);

% 训练互近邻分类器
knn_classifier = fitcknn(training_set, training_labels, 'NumNeighbors', 5);

% 对测试集进行分类
predicted_labels = predict(knn_classifier, test_set);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

在这个示例中，我们使用 Fisher's Iris 数据集来训练和测试互近邻分类器。首先，我们将数据集分成训练集和测试集。然后，我们使用 `fitcknn` 函数训练互近邻分类器，并使用 `predict` 函数对测试集进行分类。最后，我们计算分类准确率并输出结果。

用matlab编写互近邻的相对距离进行样本分类

互近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种常见的分类算法，它的基本思想是给定一个未知样本，找出训练集中距离该样本最近的 K 个样本，然后将这 K 个样本中出现最多的类别作为该未知样本的类别。

在 Matlab 中，可以使用 pdist2() 函数来计算样本之间的距离，然后使用 knnsearch() 函数来寻找距离最近的 K 个样本。以下是一个示例代码：

% 定义训练数据集和测试数据集
trainData = [1, 1; 1, 2; 2, 2; 2, 3; 3, 3; 4, 4; 5, 4; 5, 5];
testData = [2, 1; 3, 2; 4, 3];

% 定义 K 的值
K = 3;

% 计算训练数据集和测试数据集之间的距离
distances = pdist2(trainData, testData);

% 寻找距离最近的 K 个样本
[~, idx] = sort(distances);
nearestNeighbors = idx(1:K, :);

% 统计 K 个样本中出现最多的类别
labels = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2];
nearestLabels = labels(nearestNeighbors);
result = mode(nearestLabels);
disp(result);

在上面的示例代码中，我们首先定义了训练数据集和测试数据集，然后定义了 K 的值。接着，我们使用 pdist2() 函数计算训练数据集和测试数据集之间的距离，并使用 knnsearch() 函数找出距离最近的 K 个样本。最后，我们统计 K 个样本中出现最多的类别，并输出结果。

需要注意的是，knnsearch() 函数返回的是距离最近的 K 个样本的索引，而不是距离值。因此，在上面的示例代码中，我们使用 [~, idx] = sort(distances) 将距离按照从小到大的顺序排列，并使用 idx(1:K, :) 取出前 K 个样本的索引。