KNN算法的matlab学习日志123

KNN算法的matlab学习日志123
K邻近算法——普通的方法入门级通用
本质原理是样本集中的数据与其所属分类存在的对应关系。

首先，了解下K-近邻算法的一般流程：

1、收集数据
2、准备数据
3、分析数据
4、训练算法
5、测试算法
6、使用算法

function [ Result ] = KNN( Data,k )
datasize = size(Data);
Distance = zeros(datasize(1),datasize(1));%距离矩阵
for i = 1:datasize(1)-1    for j = i+1:datasize(1)tempsum = 0;for ci = 1:datasize(2)tempsum = tempsum + (Data(i,ci)-Data(j,ci))*(Data(i,ci)-Data(j,ci));endDistance(i,j) = sqrt(tempsum);Distance(j,i) = sqrt(tempsum);end
endResult = zeros(datasize(1),k);%结果矩阵
for i = 1:datasize(1)for j = 1:datasize(1)if i==jcontinue;endindex = k;while index>0 && Result(i,index)==0index = index-1;end       if index == 0Result(i,1) = j;elseif Distance(i,j)<Distance(i,Result(i,index))while index>0 && Distance(i,j)<Distance(i,Result(i,index))temp = Result(i,index);Result(i,index) = j;if index<kResult(i,index+1) = temp;endindex = index-1;endelseif index<kResult(i,index+1) = j;endendend             end
end
end

备注:返回Result为一个矩阵，第i行为到第i个数据点的欧几里得距离最短的k个数据点序号的排列，列序数越小距离越近。

一般来讲，将样本集数据的特征进行比较时，可以使用KNN算法进行相似数据的提取，近邻的分类标签，而往往选用前K个最相似的数据，出处。
通常K是不大于20的整数。
所以，最终选择的K个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

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