K最邻近分类器设计

资 源 简 介

K最邻近分类器设计

详 情 说 明

K最邻近（KNN）分类器是一种简单但有效的机器学习算法，常用于模式识别和数据分类任务。它的核心思想是：给定一个测试样本，在训练集中找到与之最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行多数投票决定测试样本的类别。

### 基本设计思路 数据准备：需要一个训练数据集，包含特征和对应的类别标签。 距离计算：通常采用欧氏距离衡量样本间的相似度，也可选用曼哈顿距离或余弦相似度。 选择K值：K决定了分类的平滑程度，过小容易受噪声干扰，过大可能模糊类别边界。 投票决策：统计K个最近邻的类别，取多数作为预测结果。

### MATLAB实现关键点 距离计算：可使用`pdist2`函数高效计算样本间的距离矩阵。 排序与选择：利用`sort`函数获取最近的K个样本索引。 多数投票：通过`mode`函数确定K个邻居中最常见的类别。

KNN的优点是直观且无需训练，但计算复杂度随数据量增长，适合小规模数据集。改进方向可包括加权投票或结合降维技术优化效率。