"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。