MATLAB实现的K近邻分类算法与可视化分析工具

资 源 简 介

本项目提供完整的K近邻分类算法MATLAB实现，涵盖数据预处理、多种距离计算及交叉验证选参功能。支持欧式距离与曼哈顿距离，内置可视化模块便于结果分析，适用于机器学习教学与分类任务实验。

详 情 说 明

K近邻分类算法的MATLAB实现与可视化分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的K近邻（K-Nearest Neighbors）分类算法框架，包含从数据预处理到结果可视化的全流程功能。通过高效的向量化计算技术和交互式可视化界面，为用户提供直观易用的KNN分类解决方案，特别适用于教学演示和小规模数据分类任务。

功能特性

核心算法功能

• 多距离度量支持：欧氏距离、曼哈顿距离等多种距离计算方式
• 智能参数优化：基于交叉验证的自动K值选择功能
• 灵活权重策略：支持均匀权重和距离加权两种投票机制
• 高效邻居搜索：采用快速排序算法优化最近邻查找效率

可视化分析功能

• 决策边界可视化：二维特征空间的分类边界直观展示
• 邻居分布展示：每个测试样本的K个最近邻居可视化标识
• 性能对比报告：不同参数设置下的分类准确率对比分析
• 交互式界面：支持参数实时调整和结果动态刷新

使用方法

基本调用流程

1. 准备输入数据：按要求格式准备训练数据集、训练标签和测试数据集
2. 设置算法参数：指定K值、距离度量方式和权重策略等参数
3. 执行分类计算：运行主程序进行KNN分类处理
4. 查看输出结果：获取预测标签、分类准确率及可视化图表

参数配置说明

• K值设置：建议通过交叉验证功能自动选择最优值
• 距离度量：根据数据特性选择适宜的距离计算方法
• 权重策略：距离加权适用于样本分布不均的场景

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 显示分辨率：1280×1024或更高（确保可视化效果最佳）

文件说明

主程序文件实现了完整的算法流程控制，包括数据加载与验证、特征标准化处理、核心距离矩阵计算、最近邻搜索排序、多数投票分类决策、模型性能评估以及多种可视化图形的生成与展示。同时提供了交互式参数调节界面，支持用户动态调整算法参数并实时观察分类效果变化。