MATLAB实现的K-近邻(KNN)智能分类系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中构建了一个完整的K-近邻分类算法框架，支持多类别和二分类任务。通过欧氏距离计算样本相似度，自动选择最近邻实现精准分类，适用于各类模式识别场景。

详 情 说 明

基于K-近邻算法的智能分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-近邻(K-Nearest Neighbour, KNN)分类算法框架，支持多类别分类和二分类问题。系统通过计算样本在特征空间中的距离（默认使用欧氏距离），找出待分类样本的k个最近邻，根据最近邻的类别进行投票决定分类结果。项目内置经典Iris数据集进行算法验证，通过交叉验证评估表明分类正确率可达98%，为机器学习分类任务提供了可靠的解决方案。

功能特性

• 核心算法实现：完整的KNN分类算法，支持自定义近邻数量k和距离度量方法
• 多距离度量支持：默认使用欧氏距离，可扩展其他距离计算方法
• 数据预处理：内置数据标准化处理功能，确保特征尺度一致性
• 性能评估：提供分类准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 可视化分析：生成混淆矩阵图，直观展示分类结果
• 最近邻检索：返回每个测试样本的k个最近邻在训练集中的索引位置

使用方法

输入参数

1. 训练数据集：包含特征向量和对应标签的矩阵（如Iris数据集，150×4特征矩阵+150×1标签向量）
2. 测试数据集：与训练集相同特征维度的待分类样本
3. 参数k：最近邻数量，默认值为5
4. 距离度量方法：默认使用欧氏距离，支持自定义距离函数

输出结果

1. 预测标签：测试样本的预测分类结果
2. 分类准确率：模型在测试集上的分类正确率百分比
3. 分类详情报告：包含每类的精确率、召回率和F1分数
4. 混淆矩阵：直观展示分类结果的混淆矩阵图
5. 最近邻索引：每个测试样本的k个最近邻在训练集中的索引位置

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于数据分析和可视化）
• 足够内存以处理特征矩阵运算（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了KNN分类系统的完整流程，包括数据加载与预处理、模型参数配置、距离计算核心算法、最近邻搜索与投票分类、多维度性能评估指标计算以及分类结果可视化输出等功能模块，为用户提供一站式的分类解决方案。