matlab实现的的knn分类器 有训练样本和测试样本

资 源 简 介

matlab实现的的knn分类器 有训练样本和测试样本

详 情 说 明

KNN（K-Nearest Neighbors）分类器是一种简单但有效的机器学习算法，常用于解决分类问题。在MATLAB中实现KNN分类器主要涉及训练样本的准备、距离计算和类别预测三个核心步骤。

首先需要准备训练样本和测试样本。训练样本通常包含已知类别的数据点，每个数据点有多个特征值。测试样本则是需要分类的新数据。示例中将150个数据点分为训练集（90个）和测试集（60个），每组数据包含4个特征。

算法实现的核心是距离计算。这里使用欧几里得距离来衡量测试样本与每个训练样本之间的相似度。对于4维特征数据，计算两个点在4维空间中的直线距离。计算过程涉及对每个特征维度差值平方和的平方根运算。

预测阶段采用多数投票原则。算法会找出与测试样本距离最近的k个训练样本（这里k=5），统计这些邻居中各类别的数量。通过排序距离数组并选取前k个最小距离对应的样本类别，最终将测试样本归类为邻居中最常见的类别。

KNN算法的优势在于实现简单直观，但需要注意特征缩放和k值选择对分类效果的影响。实际应用中，通常需要对数据进行标准化处理，并通过交叉验证确定最优的k值。这种基于距离的分类方法特别适合特征维度不高且类别边界不规则的情况。