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。
5星
