MATLAB实现1NN分类器及KNN算法评估

资源摘要信息:"1nn分类器matlab代码-C" 知识点概述: 1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）概念及其在分类任务中的应用。 2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法原理及其在数据分类中的运用。 3. 分层交叉验证方法（Stratified Cross-Validation）的目的与过程。 4. Weka数据挖掘工具的介绍及其在评估分类器性能上的使用。 5. 基于关联的特征选择方法（Correlation-based Feature Selection, CFS）的原理和应用。 6. MATLAB编程语言在数据挖掘和机器学习项目中的实现与应用。 7. 课程作业提交规范，包括截止时间、逾期政策、分组合作要求以及提交平台的使用说明。 8. 编程语言的兼容性要求和内置库的限制说明。 详细知识点: K最近邻算法（KNN） KNN算法是一种基于实例的学习方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的工作原理是找到测试数据最近的K个训练样本，通过多数投票等方式决定最终的分类。在分类器实现中，需要考虑K值的选择、距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）以及如何优化搜索最近邻点的效率。 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，其核心思想是根据已知条件下的概率推导出未知条件下的概率。它的“朴素”特性来源于假设所有特征之间相互独立，这虽然在现实中不常成立，但在很多情况下却能取得不错的分类效果。算法中涉及概率的计算，如条件概率、后验概率等，是数据挖掘和机器学习课程中基础且重要的知识点。 分层交叉验证方法 分层交叉验证是为了更准确地评估模型的泛化能力而采用的一种技术。它通过将数据集分成多个层次结构（通常是按照标签的比例），然后在每个层次上执行K折交叉验证，以确保每个子集中的类别比例大致相同，这有助于防止一些类别的过拟合。 Weka工具介绍 Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一个用于数据挖掘的工具，它提供了大量预置的机器学习算法。用户可以通过其图形用户界面或命令行来运行各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、关联规则等。Weka通常作为教学和研究使用，帮助学生和研究人员评估算法在标准数据集上的性能。 特征选择方法CFS CFS是一种特征选择方法，通过评估特征与类别之间的相关性以及特征之间的冗余度来选择特征子集。它的目标是选出那些与类别高度相关的特征，同时特征之间相关性较低的子集，这样可以在不牺牲太多分类性能的前提下，减少模型的复杂度和过拟合的风险。 MATLAB编程语言 MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它在工程、科学计算、数学建模等领域应用广泛。MATLAB拥有丰富的内置函数库，特别适合矩阵运算、图形绘制、算法开发等任务，也被广泛用于数据挖掘、机器学习等领域的算法实现和原型开发。 课程作业提交规范与细节 本次作业是关于实现KNN和朴素贝叶斯分类器，并使用分层交叉验证和Weka工具对真实数据集进行评估的实践活动。作业的截止日期是2019年5月10日晚上11:59，逾期提交将受到惩罚，逾期3天将不被接受。此作业占最终成绩的20%，允许单独完成或以两人小组合作完成。提交作业需要通过PASTA系统，并在Canvas中提交报告进行抄袭检查。 编程语言兼容性与限制 学生的代码实现可以使用Python、Java、C、C++或MATLAB等编程语言。然而，必须遵守提交规范，确保代码与规范中列出的语言版本兼容。不允许使用任何内置的分类库，这意味着学生需要从头开始编写算法，而不是调用现成的函数或库。这样的限制有利于学生更好地理解算法原理和编程实现的细节。