基于MATLAB的高效K近邻(KNN)算法实现与优化工具

资 源 简 介

本项目提供完整的K近邻分类器实现，包含数据预处理、多种距离度量、K值自动优化与交叉验证功能。通过可视化分析帮助用户快速评估模型性能，适用于模式识别与数据分析任务。所有模块均采用MATLAB高效编码，支持一键运行。

详 情 说 明

基于MATLAB的K近邻（KNN）算法完整实现与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K近邻分类器，包含数据预处理、距离计算、K值优化、分类决策和性能评估等核心模块。系统支持多种距离度量和权重策略，通过交叉验证自动选择最优K值，并提供丰富的可视化分析功能，适用于机器学习入门教学和KNN算法研究。

功能特性

• 完整的KNN算法实现：涵盖数据预处理、距离计算、分类决策全过程
• 多距离度量支持：欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等多种度量方式
• 智能参数优化：基于交叉验证的K值自动选择功能
• 灵活的权重策略：支持等权重和基于距离的加权投票
• 全面的性能评估：提供准确率、混淆矩阵等多种评估指标
• 直观的可视化分析：分类边界可视化、参数性能对比等图形展示

使用方法

输入数据格式

1. 训练数据集：N×M数值矩阵（N个样本，M个特征），对应标签向量（N×1）
2. 测试数据集：P×M数值矩阵（P个测试样本，M个特征）
3. 参数设置：

- K值范围向量 - 距离度量类型（'euclidean'/'manhattan'等） - 权重模式（'equal'/'distance'）

输出结果

1. 分类结果：测试样本的预测标签向量（P×1）
2. 模型性能报告：准确率、混淆矩阵、分类边界可视化图像
3. 最优参数分析：不同K值对应的交叉验证准确率曲线图，最佳K值推荐
4. 距离权重分析：不同权重策略下的性能对比数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、参数配置管理、距离度量计算、K近邻搜索算法、交叉验证优化、分类决策执行、性能评估分析以及结果可视化展示等完整功能流程。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保算法执行的完整性和结果输出的准确性。