基于MATLAB的KNN多类别数据分类系统

资 源 简 介

本项目实现一个完整的KNN分类器，支持自定义近邻数k值，具备数据预处理、距离计算、投票决策和准确率评估功能，并提供可视化界面展示分类结果。适用于多类别数据的快速分类任务。

详 情 说 明

基于KNN算法的多类别数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-最近邻（KNN）多类别分类系统。该系统采用经典的KNN机器学习算法，能够对数值型特征数据进行自动分类。系统包含从数据预处理到结果评估的全流程，支持用户自定义关键参数，并提供直观的可视化分析界面，帮助用户理解分类过程和模型性能。

功能特性

• 完整的KNN算法实现：包含欧氏距离计算、最近邻搜索排序、多数投票决策等核心组件
• 灵活的参数配置：支持自定义近邻数k值，可选欧氏距离或曼哈顿距离度量方式
• 多维度性能评估：提供整体准确率、混淆矩阵、精确率、召回率等详细评估指标
• 丰富的可视化展示：支持二维特征空间分类结果散点图、近邻分布示意图等图形化输出
• 用户友好界面：集成化的图形界面，简化操作流程，提升用户体验

使用方法

1. 准备输入数据：

- 训练数据集：N×M数值矩阵（N个样本，M个特征）及对应的N×1类别标签向量 - 测试数据集：P×M数值矩阵（P个待分类样本，M个特征）

1. 设置算法参数：

- 近邻数k值：正整数，通常建议在3-10范围内选择 - 距离度量方式：可选择欧氏距离或曼哈顿距离

1. 运行分类系统：

- 系统将自动完成数据预处理、距离计算、邻居搜索和分类决策

1. 查看输出结果：

- 分类结果：测试样本的预测类别标签（P×1向量） - 准确率报告：包含整体准确率和各类别详细指标 - 可视化图表：分类结果散点图和近邻分布示意图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了数据加载与验证、特征标准化处理、距离矩阵计算、K近邻搜索排序、多数投票分类决策、分类性能评估计算以及结果可视化展示等核心功能模块，通过图形用户界面接收用户输入参数并协调各模块顺序执行，最终输出分类结果及相关性能指标。