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Matlab中的改进KNN预测代码-Improved-KNN-for-prediction

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简介：
本项目提供了一种在MATLAB环境下用于预测任务的改进版KNN算法代码。相较于传统方法，此版本优化了数据处理流程和分类效果，提升了模型准确性与执行效率。 在MATLAB中使用KNN代码进行预测的改进版Improved-KNN-for-predication包括基本款KNN以及改进后的模型。请引用出处并多多支持。 - 基本KNN： - KNNbasedist：计算两向量间的距离。 - KNNbasetrain：在给定K值下，训练误差的计算。 - KNNbaseopt：探索基础款KNN的最佳K值。 - KNNbasepred：进行基本KNN预测。 - 内权重算法： - wC45：使用C4.5算法来计算内权重值。 - hdeter：输入AFW分类算法中的h值（附属于wAFW）。 - wAFW：利用AFW分类算法计算内权重值。 - 外权重算法： - Wprobe：基于概率的外权重值计算。 - Wdist：根据距离来确定外权重值。 改进后的KNN部分包括以下内容： - KNNwdist：具有内部加权机制下的两向量之间的距离计算。 - KNNWtrain：在给定K值下，利用内外权重进行训练误差的评估。 - KNNWwopt：探索包含内外权重的最佳K值。 - 预计今年6月左右发表相关论文时可以参考使用这些代码。

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  • Matlab中的改进KNN预测代码-Improved-KNN-for-prediction
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下用于预测任务的改进版KNN算法代码。相较于传统方法，此版本优化了数据处理流程和分类效果，提升了模型准确性与执行效率。 在MATLAB中使用KNN代码进行预测的改进版Improved-KNN-for-predication包括基本款KNN以及改进后的模型。请引用出处并多多支持。 - 基本KNN： - KNNbasedist：计算两向量间的距离。 - KNNbasetrain：在给定K值下，训练误差的计算。 - KNNbaseopt：探索基础款KNN的最佳K值。 - KNNbasepred：进行基本KNN预测。 - 内权重算法： - wC45：使用C4.5算法来计算内权重值。 - hdeter：输入AFW分类算法中的h值（附属于wAFW）。 - wAFW：利用AFW分类算法计算内权重值。 - 外权重算法： - Wprobe：基于概率的外权重值计算。 - Wdist：根据距离来确定外权重值。 改进后的KNN部分包括以下内容： - KNNwdist：具有内部加权机制下的两向量之间的距离计算。 - KNNWtrain：在给定K值下，利用内外权重进行训练误差的评估。 - KNNWwopt：探索包含内外权重的最佳K值。 - 预计今年6月左右发表相关论文时可以参考使用这些代码。
     
  • MATLAB中的KNN代码
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    本代码实现了一种基于MATLAB环境下的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法。它通过计算样本之间的距离来预测数据类属，适用于分类任务，简洁高效，易于理解与应用。 简单的K近邻算法用于分类任务，并已经调试完成。代码中添加了详细的注释，方便大家阅读理解。
     
  • KNN的Matlab代码
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    这段代码提供了使用Matlab实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的方法，便于进行分类或回归分析。适用于数据挖掘和机器学习课程及研究项目。 好的用的KNN代码示例在Matlab中的实现可以直接使用。希望这段描述符合您的要求。如果有更多的细节或特定需求，请告知我以便进一步调整内容。
     
  • Matlab中的KNN代码—改进型RPNet在HSI分类中的应用 (HSIC_RPNet)
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    本研究提出了一种基于改进型RPNet算法的KNN分类器，并应用于高光谱图像(HSI)分类中，通过MATLAB实现，提升了分类准确率。 在MATLAB R2018a环境中编写了HSIC_RPNetAnimprovedRPNetforHSIclassification软件。该代码使用前需安装一个降维算法工具包。 文件夹介绍： - 数据集：存储所有数据集的文件。 - 图片与实验结果：保存程序生成的所有图片及论文中的相关实验数据，包括折线图（为方便LaTeX作图，以PDF格式保存）。 - 函数库：存放libsvm函数包以及一些子函数。 代码用途： - 绘制数据集中地面真值图像。 - 对Indian_pines、KSC和Salinas数据集进行SVM分类；对Indian_pines及paviaU数据集执行KNN分类。 - 记录所有实验结果及其原始折线图。 参数设置说明：以RPNet开头的MATLAB脚本段落件在使用时需要调整repeat参数（即实验重复次数），太小会导致实验不具备普遍性，太大则会增加运行时间。此外，还有一份代码可直接绘制paviaU、IndianPines、KSC和Salinas四种数据集的地面真值图，并且无需修改任何参数即可执行。
     
  • KNN算法的Matlab代码
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    本段落提供了一种使用Matlab编程实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的方法。通过简洁的代码示例，演示了如何利用Matlab工具进行数据分类或回归分析，适合初学者快速理解和实践机器学习中的基本概念和技术。 KNN算法的实现代码可以运行并使用，适合初学者查看和学习。这个代码是从网上下载的，并非原创作品，仅供大家参考学习之用。
     
  • 对KNN算法的进一步改进
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    本文深入探讨了经典的KNN算法，并提出了一系列创新性的优化措施，旨在提高其分类与预测性能。通过实验验证，改进后的算法在多个数据集上展现出显著优越性。 kNN算法又称为k近邻分类法。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。其基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最接近）的样本中的大多数属于某个类别，那么该样本也归属于这个类别。通常情况下，k不会超过20。在KNN算法中，选择的邻居都是已经正确分类的对象。这种方法在确定类别的决策上仅依据与待分样本最近的一个或几个已知分类样本来决定其所属类别。
     
  • 基于MATLAB的KNN代码-PIFW-KNN：Nimagna Biswas和Saurajit的PIFW-KNN实现
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    这段简介描述了一个名为PIFW-KNN的算法在MATLAB中的具体实现，由研究人员Nimagna Biswas和Saurajit提出并开发。该代码是K-Nearest Neighbors(KNN)算法的一种改进版本，旨在提升其性能与准确性。 knn基于matlab的代码PIFW-kNN的MATLAB实现由Nimagna Biswas和Saurajit Chakraborty撰写。参考文献为：Nimagna Biswas，Saurajit Chakraborty，Sankha Subhra Mullick 和 Swagatam Das 的《参数独立模糊加权k最近邻分类器》，发表于模式识别字母期刊2017年11月。 该软件包包含9个函数、1个脚本和一个样本数据集，来自UCI存储库。具体包括： - pifwknn.m：主脚本。 - shade.m：SHADE的实现。 - Fitness.m：计算k值及特定类别特征权重的离开一遍错误。 - wtdistance.m：根据相应文章所述，计算加权距离。 - Membership_assignment.m：计算模糊隶属度矩阵。 - Fuzzy_knn.m、extract.m、wt_Mean.m、wt_Lehmer_Mean.m和cauchy_rand.m均为支持功能函数。
     
  • Matlab 10折交叉验证KNN代码-数据挖掘中使用的KNN算法
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    本资源提供Matlab环境下进行10折交叉验证的K近邻(KNN)算法实现代码，适用于数据挖掘任务中的分类问题研究与实践。 在数据挖掘课程设计中使用MATLAB进行10折交叉验证的KNN算法实现，并针对一个与患者癌症状况相关的数据集进行了不同版本的KNN算法开发。该数据集包含10个不同的特征，用于疾病的诊断分类，“1”表示疾病存在，“0”则相反。 在家庭作业任务中，我使用了`rng(3)`作为随机种子函数来保证实验结果的一致性，并利用MATLAB内置的`fitcknn`函数进行模型训练。具体步骤如下： a）首先通过调用randperm函数对数据集进行混洗处理，然后将数据划分为80%用于训练和20%用于验证两个部分。 b）在距离度量方面选择了欧几里得距离作为计算方法。 c）此次实验中未采用交叉验证技术。 d）为了预测测试集中样本的分类情况，在knn值的选择上进行了广泛的探索，从1到100共尝试了100个不同的knn值以寻找最佳参数设置。 e）借助绘图函数可以直观地观察随着不同knn值变化对模型性能的影响趋势。 f）实验结果显示当knn=41时错误率最低为0.0614，表明此配置下的分类效果较好。此外还设计了自定义的KNN算法实现如Fuzzyknn和rnearestknn等方法： a) 对于模糊K近邻(Fuzzy K-Nearest Neighbor, Fuzzyknn)，使用欧几里得距离来计算样本之间的相似度，通过编写一个独立脚本实现了该功能，并将其集成到主程序中以评估不同参数下的分类性能。
     
  • Python中KNN算法的源代码
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    本段内容提供了一个基于Python实现的K-近邻(KNN)算法的完整源代码示例。通过简洁明了的代码，帮助学习者掌握KNN的工作原理及其在分类问题中的应用。 K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归方法。在分类任务中，它通过计算样本与已知类别样本之间的距离，并选择最近的k个邻居来确定待分类样本所属的类别；而在回归问题中，则是根据这k个最接近邻居的平均值或加权平均值得出预测结果。 KNN算法的核心理念在于“近朱者赤，近墨者黑”，即认为一个数据点的特点与其邻近的数据点相似。通过计算距离来找到与待分类或预测样本最近的k个邻居，并依据这些邻居的信息进行决策。 该方法的优点包括易于实现、无需经历复杂的训练阶段以及适用于多种类型的分类和回归任务等；但同时，它也存在一些局限性，比如在处理大规模数据集时可能需要较多计算资源和存储空间，对特征尺度的变化敏感等问题。 利用Python语言开发KNN算法可以借助如scikit-learn这样的机器学习库来简化工作流程。此类库提供了多种参数设置及方法调用选项以适应不同的应用场景需求。通过准备训练数据、建立模型对象、拟合训练集以及进行预测等步骤，即可顺利完成整个算法的构建，并得到分类或回归的结果。
     
  • MATLAB股票预测代码-股市预测(stock-market-prediction)
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    本项目提供了一系列基于MATLAB开发的股票预测代码，旨在帮助投资者通过技术分析和机器学习模型来预测股市趋势，为投资决策提供参考。 在我们的项目中，我们设计了一个利用机器学习模型来预测股票未来价值的系统。该模型基于2011年1月至6月每周收集的数据（共750个实例），用于训练和测试各种算法和技术。 团队成员包括希瓦·瓦姆西·古迪瓦达文卡塔、普拉尼斯·巴维里塞蒂阿努杰、贾恩帕万·西瓦·库马尔以及阿马拉帕利。我们预测了接下来一周的开盘价，并分析比较不同方法的效果，以确定最佳算法。 该项目使用MATLAB/Octave环境进行开发和运行。主要执行文件为StockPrediction.m，此外还有一些辅助脚本如assignNumbersToSymbols.m、正态方程计算成本.m等支持代码的功能实现。为了在本地环境中成功运行这些代码，请确保将道琼斯工业平均指数的数据集放置于源代码所在的相同目录下。 通过这种方式，我们的模型能够基于历史数据做出预测，并评估其准确性以进一步优化算法性能。