matlab编写一个完整的KNN算法

好的，下面是一个基于Matlab的KNN算法实现的示例代码：

% 训练数据
trainData = [1 2; 2 3; 3 4; 4 5; 5 6; 6 7];
trainLabel = [0 0 0 1 1 1];

% 测试数据
testData = [3 3];

% KNN算法
k = 3;  % 选择k值
distances = pdist2(trainData, testData);  % 计算距离
[~, idx] = sort(distances);  % 排序
kNearestLabels = trainLabel(idx(1:k));  % 取前k个最近的样本的标签
predictedLabel = mode(kNearestLabels);  % 投票选择最终标签

% 输出预测结果
fprintf('Predicted label: %d\n', predictedLabel);

此代码中，我们利用训练数据和测试数据来实现KNN算法。首先，我们选择一个k值，表示在训练数据中选择k个距离测试数据最近的样本。然后，我们计算测试数据与所有训练数据之间的距离，并对距离进行排序。接着，我们选择前k个距离最近的训练数据的标签，并根据这些标签进行投票，以选择最终的预测标签。最后，我们输出预测结果。

这只是一个简单的KNN算法实现，实际使用中还需要进行一些优化，如选择合适的距离度量方法、处理样本不平衡问题等。

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matlab不调用库函数编写一个完整的KNN算法

好的，以下是一个简单的KNN算法的MATLAB代码，它不依赖于任何库函数：

% 训练数据
train_data = [1 1; 2 2; 3 3; 4 4; 5 5; 6 6; 7 7; 8 8; 9 9; 10 10];
train_label = [1; 1; 1; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3];

% 待分类数据
test_data = [4 5];

% KNN算法
k = 3; % 设置K值
[m, ~] = size(train_data);
distance = zeros(m, 1); % 存储每个训练数据和待分类数据的距离
for i = 1:m
    d = sqrt(sum((train_data(i,:) - test_data).^2)); % 欧氏距离公式
    distance(i) = d;
end
[~, idx] = sort(distance); % 按距离从小到大排序，并返回排序后的索引
k_labels = train_label(idx(1:k)); % 取出距离最近的K个训练数据的标签
result = mode(k_labels); % 返回K个标签中出现次数最多的标签作为预测结果

% 输出结果
disp(['预测结果为：' num2str(result)]);

上述代码中，首先定义了训练数据和其对应的标签，然后定义了待分类的数据，接着使用欧氏距离公式计算训练数据和待分类数据之间的距离，并将距离从小到大排序，取出距离最近的K个训练数据的标签，最后返回这K个标签中出现次数最多的标签作为预测结果。

利用matlab编写KNN算法

KNN算法是一种常见的分类算法，可以被用于数据挖掘、模式识别等领域。在MATLAB中，可以使用KNN分类器实现KNN算法。下面是一个简单的MATLAB代码示例，实现对鸢尾花数据集的分类。

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris

% 将数据集随机分为训练集和测试集
indices = crossvalind('Kfold', species, 2);
trainingData = meas(indices == 1,:);
trainingLabels = species(indices == 1,:);
testData = meas(indices == 2,:);
testLabels = species(indices == 2,:);

% 训练KNN分类器
knn = fitcknn(trainingData, trainingLabels, 'NumNeighbors', 5);

% 对测试集进行分类并计算准确率
predictedLabels = predict(knn, testData);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/length(testLabels)

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后使用`crossvalind`函数将数据集随机分为训练集和测试集。接着，使用`fitcknn`函数训练了一个KNN分类器，其中`NumNeighbors`参数指定了K值为5。最后，使用`predict`函数对测试集进行分类，并计算了分类准确率。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理、选择合适的K值等操作，以获得更好的分类效果。