MATLAB实现的K-紧邻算法多类别数据分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的K-紧邻分类器，支持数据预处理、模型训练和预测。提供多种距离度量方法，自动选择最优K值，并包含分类结果可视化功能，适用于模式识别和数据分析。

详 情 说 明

基于K-紧邻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-紧邻（K-Nearest Neighbors, KNN）分类器系统。该系统能够对输入数据进行预处理、模型训练和分类预测，支持多种距离度量方法，并具备自动选择最优K值的能力。系统适用于模式识别、数据挖掘等需要进行多类别分类的应用场景，通过交叉验证优化模型参数，并提供直观的分类结果可视化展示。

功能特性

• 完整的分类流程：支持数据预处理、模型训练、预测评估全流程
• 多种距离度量：提供欧氏距离、曼哈顿距离等多种相似度计算方法
• 自动参数优化：通过交叉验证自动选择最优K值，提升分类精度
• 数据标准化处理：内置数据标准化功能，确保特征量纲一致性
• 结果可视化：可生成决策边界图，直观展示分类效果
• 多类别支持：能够处理两个及以上类别的分类任务

使用方法

数据准备

训练数据应为MATLAB表格或矩阵格式，包含特征向量和对应标签。测试数据为特征向量矩阵。

基本操作流程

1. 加载训练数据集和测试数据
2. 运行主程序进行模型训练与优化
3. 获取预测结果和分类准确率
4. 查看可视化结果（如决策边界图）

参数配置

用户可通过修改相关参数选择距离度量方法、设置K值搜索范围等。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、特征标准化处理、K值自动寻优、模型训练与预测、结果评估与可视化等核心功能。它作为系统入口，协调各模块协作，完成从数据输入到结果输出的完整分类流程，并确保算法执行的正确性与效率。