KNN算法详解与实现：从理论到MATLAB代码

"KNN算法（K最邻近法）是一种简单且理论成熟的机器学习算法，用于分类任务。它基于样本的特征空间距离，通过找到最近的K个邻居来预测新样本的类别。MATLAB中可以实现自定义的KNN算法，也可以使用内置的`fitcknn`函数进行建模。" KNN算法（K-Nearest Neighbor）是监督学习中的基础方法，主要应用于分类问题。其工作原理是基于实例的学习，通过计算测试样本与训练集中每个样本之间的相似度（通常采用欧式距离），选取K个最相似（即距离最近）的邻居，然后根据这些邻居的类别分布来决定测试样本的类别。K值的选择对结果有直接影响，较小的K值可能导致过拟合，较大的K值可能引入噪声，一般通过交叉验证来确定最优的K值。 在MATLAB中实现KNN算法，首先需要准备数据。例如，给定的数据集`iri_data.mat`被加载并分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，剩下的20%用于测试。训练数据和测试数据的特征和标签分别被提取出来。为了消除特征尺度的影响，使用`mapminmax`函数进行特征缩放，确保所有特征都在0到1的范围内。 接下来，核心的KNN分类过程是一个循环，对每一个测试样本，计算其与所有训练样本的距离，然后选取最近的K个邻居。这部分代码中，`distance_juzheng`计算了两样本之间的距离，`distance_sort`和`index_sort`分别存储了距离的排序值和对应的索引。之后，选取距离最小的`distance_num`个样本，统计它们的类别出现频率，类别出现次数最多的作为预测类别。 最后，通过比较自定义KNN算法预测的`Index_Pre`和实际测试数据的标签`y_t`，计算预测准确率`accuracy`。MATLAB还提供了内置的KNN模型构建函数`fitcknn`，用户可以通过此函数快速构建KNN模型，简化自定义实现的过程。 总结来说，KNN算法是一种基于实例的学习方法，适用于分类任务，通过比较新样本与训练样本的相似性来预测类别。在MATLAB中，用户可以选择自定义实现或使用内置函数来完成KNN模型的构建和预测，实现对未知数据的分类。