matlab knn,MATLAB的KNN实现

KNN算法概述：

1.KNN算法是通过已有的数据，已有的标签，对新数据进行分类。

2.分类依据：找最近的K个点，大部分人所在的集合，就是我所在的集合。

3.K的意思：最近的K个点。

举例：2(a类),8(b类),11(a类),30(c类),45(c类),70(a类)

我的值为15，取K=3。

最近的点为：2,8,11

a类2个，b类1个，c类0个

那么我是a类的

一、数据

以矩阵形式存储，此处采用二维(即特征值两个)

一、训练数据，标签，测试数据

我们得到矩阵，形式如下

trainData = [1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5]; %为4×2矩阵，每一个数据为横向

trainClass = [1; 1; 2; 2]; %标签4×1

testData = [0.5, 2.3];

二、距离表示

采用欧氏距离

先将testData扩展到与trainData同等形式的矩阵，使得每个值直接相减

temp = repmat(testData, [size(trainData,1), 1]); %将测试点分化为训练集的数量

dist = (temp - trainData).^2; %计算距离各个点的距离，采用欧式距离法

dist = sqrt(sum(dist, 2));

三、对距离进行排序

[sorted, sortedIndex] = sort(dist); %此时得到sorted 为4×1的矩阵，而Index下标为4*1

四、第四步我们是对其类别进行思考

采用k个临近点，此处采用k=3

我们用count数组(与标签对应)，记录K个相近顶点中相应标签的个数

k = 3;

count = zeros(1, length(unique(trainClass)));

for i = 1:k

count(trainClass(sortedIndex(i))) = count(trainClass(sortedIndex(i))) + 1;

end

五、找出count数组中的最大值，也就是其分类结果

[Max, result] = max(count);

Max为最大值，result为最大值在count的下标，(恰好代表标签)。

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