MATLAB加权KNN模式识别与回归系统

资 源 简 介

本项目提供基于加权K邻域的双模式分析工具，支持分类与回归任务。集成欧式、曼哈顿等多种距离度量，允许自定义线性、指数等权重函数，适用于属性预测与模式识别场景。

详 情 说 明

基于加权K邻域的模式识别与回归分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于加权K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法的模式识别与回归分析系统。该系统支持分类与回归双工作模式，通过距离加权计算与多种可配置参数，能够灵活适应不同的数据分析任务。核心功能包括邻居搜索、加权预测、性能评估与结果可视化，适用于机器学习教学、算法验证与小规模数据预测等场景。

功能特性

• 双模式支持：支持分类（离散标签预测）与回归（连续数值预测）两种工作模式。
• 距离度量多样化：提供欧式距离、曼哈顿距离等多种距离计算方式。
• 加权预测机制：在回归模式下，支持基于距离的线性权重、指数权重等自定义加权函数，提升预测精度。
• 性能评估模块：自动计算分类准确率、回归均方误差等指标，支持模型效果量化分析。
• 可视化展示：生成分类决策边界图或回归拟合曲线，直观展示算法效果。

使用方法

1. 数据准备：将训练数据与测试数据整理为特征矩阵与标签/目标值向量。
2. 参数配置：设置K值、距离度量方式、权重函数类型及工作模式（分类/回归）。
3. 模型执行：运行系统，获取预测结果、邻居索引、权重分布及性能指标。
4. 结果分析：通过输出指标与可视化图表评估模型性能，调整参数优化效果。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于基础距离计算与验证功能）
• 内存建议：≥ 4GB RAM（适用于中型数据集处理）

文件说明

主程序文件集成了完整的算法流程与控制逻辑，具体包括：参数初始化与用户输入解析、数据加载与预处理、K近邻搜索与距离计算、加权预测执行、结果评估与指标输出、可视化绘图生成等功能模块，为用户提供一站式的算法调用体验。