MATLAB中基于KNN算法的高维数据分类系统设计与实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的K近邻分类器，支持高维数据处理、多距离度量选择及K值动态调整。包含数据预处理到分类预测全流程，提供可视化结果展示，帮助进行高效数据分类。

详 情 说 明

基于KNN算法的高维数据分类系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的K近邻（KNN）分类器系统，专门针对高维特征数据的分类任务。系统集成了数据预处理、模型训练、交叉验证和结果可视化等完整流程，支持动态调整关键参数，能够有效处理2-100维特征空间中的100-1000条样本数据。通过优化距离度量和验证技术，确保分类精度和系统稳定性。

功能特性

• 完整的KNN分类流程：从数据加载到预测输出的全流程实现
• 多维度特征支持：可处理2-100维的高维特征数据
• 参数灵活配置：支持动态调整K值参数和距离度量方法
• 数据预处理：包含特征标准化处理，提升模型性能
• 交叉验证：采用k折交叉验证技术评估模型泛化能力
• 结果可视化：提供混淆矩阵、决策边界等多种可视化图表
• 格式化输出：生成分类准确率报告和预测标签文件

使用方法

1. 数据准备：准备CSV/TXT格式的数据文件，首行为特征向量，末列为类别标签
2. 参数设置：在配置区设置K值、距离度量方法、交叉验证折数等参数
3. 运行系统：执行主程序启动分类流程
4. 结果获取：查看控制台输出的准确率报告，获取生成的预测结果文件和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理高维数据时推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式输出的图形显示环境

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据读取与预处理模块、特征标准化处理单元、KNN模型训练与参数优化组件、交叉验证评估体系、分类预测执行器以及结果可视化生成器。该文件通过协调各功能模块的时序逻辑，实现了从数据输入到结果输出的完整分类流水线，并提供了用户交互接口用于关键参数的动态配置。