MATLAB k近邻分类器实现与交互式可视化分析工具

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了完整的k近邻分类器，支持多种距离度量和数据标准化预处理。提供交互式界面，便于导入数据、调整参数、训练模型及可视化分类结果，适用于机器学习教学与数据分析。

详 情 说 明

MATLAB环境下的k近邻分类器实现与可视化分析工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的k近邻(k-NN)分类器实现与可视化分析工具。系统提供完整的机器学习工作流程支持，从数据预处理、模型训练到结果评估和可视化分析。工具采用模块化架构设计，代码结构清晰，注释详细，便于学习和二次开发。

功能特性

• 多种距离度量支持：集成欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等多种相似性度量算法
• 数据预处理功能：提供数据标准化、归一化等预处理选项，提升模型性能
• 参数优化选择：内置k值优化选择机制，通过交叉验证自动寻找最优参数
• 交互式用户界面：图形化操作界面，简化数据导入、参数设置和模型训练流程
• 全面评估体系：支持准确率、混淆矩阵、分类报告等多维度性能评估
• 丰富可视化功能：生成训练数据分布图、决策边界可视化、k值选择曲线等分析图表
• 概率估计输出：提供测试样本属于各个类别的概率估计矩阵

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵）和对应标签（N×1标签向量）
2. 参数设置：通过界面设置k值、距离度量方式、数据标准化选项等参数
3. 模型训练：加载训练数据，执行模型训练过程，系统自动进行参数优化
4. 预测分析：导入测试数据集，获取分类预测结果和概率估计
5. 结果评估：查看模型性能报告，分析混淆矩阵和各类评估指标
6. 可视化分析：通过生成的图表深入理解数据分布和分类决策边界

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理较大规模数据集
• 支持Windows、Linux、macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的用户交互界面，负责协调数据加载、参数配置、模型训练、预测执行和结果展示的全流程控制。该文件提供了直观的操作入口，将数据处理、算法计算和可视化输出有机衔接，确保用户能够通过统一的界面完成所有分析任务。