K最邻近法KNN分类算法（单点分类预测）
admin
2024-03-15 21:37:13
0次

关于原理介绍，有一篇博文就写的不错，给大家引荐一下：https://blog.csdn.net/weixin_45014385/article/details/123618841

主函数

clc;clear;close all;
% 单点分类预测
Train_Data = [1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5];
Train_Label = [1,1,2,2];
test_data = [0.5,2.3];% 方法1
k1=knnclassify(test_data,Train_Data,Train_Label,3,'euclidean','random');% matlab内部函数
% 方法2
k2 = FUNKNN(Train_Data,Train_Label,test_data,3);

FUNKNN

function [ idx ] = FUNKNN( trainData,trainClass,testData,K )% UNTITLED Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here[N,M]=size(trainData);% 计算训练数据集与测试数据之间的欧氏距离distdist=zeros(N,1);for i=1:Ndist(i,:)=norm(trainData(i,:)-testData);end% 将dist从小到大进行排序[Y,I]=sort(dist,1);K=min(K,length(Y));%将训练数据对应的类别与训练数据排序结果对应labels=trainClass(I);%确定前K个点所在类别的出现频率idx=mode(labels(1:K));%mode函数求众数fprintf('该测试数据属于类 %d ',idx);
end
词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。

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