MATLAB实现KNN算法：iris数据集分类

"该资源是关于使用MATLAB实现K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法对鸢尾花（Iris）数据集进行分类的代码示例，具有较高的分类准确率。" K近邻（KNN）算法是一种基于实例的学习方法，也称为惰性学习。在分类问题中，KNN的基本思想是：对于一个新的未知类别的数据点，我们将其分类到其最近的K个邻居中最常见的类别。这个过程包括以下步骤： 1. **数据准备**： - `trainData` 是训练数据集，包含了特征向量，如示例中的二维特征 `[1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5]`。 - `trainClass` 是训练数据对应的类别标签，例如 `[1,1,2,2]` 表示四条数据分别属于两个类别。 - `testData` 是待预测的数据，如 `[0.5,2.3]`。 2. **计算距离**： - 使用欧式距离作为相似度度量标准，公式为：`sqrt(sum((testData - trainData).^2))`。 - 在代码中，首先初始化距离矩阵 `dis` 为零，然后通过循环计算每条训练数据与测试数据之间的距离。 3. **排序**： - 对距离进行排序，找到最近的K个邻居。在MATLAB中，可以使用 `sortrows` 函数结合辅助变量 `jointDis` 和 `sortDis` 完成此步骤。 4. **确定类别**： - `class` 变量存储了前K个邻居的类别，`member` 存储了这些类别的不重复值。 - 计算每个类别的数量，选择出现次数最多的类别作为最终预测类别。这一步通过 `count` 和 `max` 变量完成。 5. **输出结果**： - 最终的预测类别 `label` 会被打印出来，代码使用 `fprintf` 函数输出。 在实际应用中，KNN算法有一些关键的考虑点： - **选择合适的K值**：K值的选择直接影响到模型的性能。较小的K值可能导致过拟合，而较大的K值可能会引入噪声，使模型过于泛化。通常，K值会通过交叉验证来选择一个合适的值。 - **距离度量**：除了欧氏距离，还可以选择曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等其他距离度量方法。 - **数据预处理**：对数据进行归一化或标准化，可以消除不同特征尺度的影响，提高KNN的效果。 - **空间效率**：对于大数据集，可以使用kd树、球树等数据结构来加速KNN搜索过程。 - **类别权重**：如果类别分布不均，可能需要调整KNN中的类别权重，使得少数类别得到更多的关注。 KNN算法简单易懂，但也有其局限性，如计算复杂度高、对异常值敏感等。然而，在适当的场景下，它仍是一种有效的分类工具，特别是在小数据集或概念漂移的情况下。