KNN变压器故障检测matlab代码

KNN（K-Nearest Neighbors）算法可以用于变压器故障检测。以下是一个基于 MATLAB 的 KNN 变压器故障检测代码示例：

% 加载数据
load transformer_data.mat

% 分割数据集为训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
[train_idx, test_idx] = dividerand(size(X,2), train_ratio, 1-train_ratio);
X_train = X(:, train_idx);
y_train = y(train_idx);
X_test = X(:, test_idx);
y_test = y(test_idx);

% KNN分类器
K = 5; % K值
mdl = fitcknn(X_train', y_train, 'NumNeighbors', K);

% 预测测试集并计算准确率
y_pred = predict(mdl, X_test');
accuracy = sum(y_pred==y_test)/length(y_test);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

其中，`transformer_data.mat` 包含了变压器的特征和故障标签。`X` 是一个 $n \times m$ 的矩阵，其中 $n$ 是特征的数量，$m$ 是样本的数量。`y` 是一个长度为 $m$ 的向量，用于表示每个样本的故障标签。`dividerand` 函数用于将数据集随机分割为训练集和测试集。`fitcknn` 函数用于创建 KNN 分类器，并使用训练集进行训练。`predict` 函数用于预测测试集，并计算准确率。

你需要根据自己的数据集和需求进行修改和调整。