kNN分类器已集成在MATLAB环境中。

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简介：
kNN分类器作为MATLAB系统中的内置功能，已针对五个不同的数据集进行了广泛测试，其中包括虹膜、葡萄酒、钞票、认证电离层和伽玛望远镜数据集。这些数据集的资料库结构以存储库的形式呈现，每个数据集都包含五个独立的文件夹。每个文件夹内都包含两个关键文件：主索引文件“main.m”，负责实现kNN分类器功能，以及knnclassifier.m，具体实现kNN算法。此外，每个数据集的文件夹中还包含了精度图表，用于可视化分类结果。训练阶段首先将第一个数据进行分割成y倍的相等部分，其中一部分被标记为测试数据，另一部分则作为训练数据。完成培训后，进入测试阶段。在测试阶段，选取一个测试样本并根据其与所有训练样本之间的正常或加权欧氏距离进行分类。随后对前k个排序的数据点进行轮询操作。对于每个轮询周期，具有最高频率的类别将被分配给当前测试数据样本。这一过程将重复执行所有测试数据点。为了评估性能，针对特定的数据集，k的值从1递增到5，而y的值从2递增到5。需要注意的是，“抢七局”现象会在k为偶数时可能发生。在轮询过程中, 两个...

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kNN-Classifier：MATLAB中的内置kNN分类器

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简介：kNN-Classifier是MATLAB中用于实现k近邻算法的内置函数，适用于各类分类任务。用户可便捷地利用该工具进行数据训练与预测分析。在MATLAB中内置的kNN分类器已在五个数据集上进行了测试：虹膜、葡萄酒、钞票认证、电离层和魔术伽玛望远镜。这些数据集来自资料库的结构存储库，并且每个数据集中包含五个文件夹，每个文件夹包括主索引文件“main.m”以及KNN分类器功能文件“knnclassifier.m”。此外，还包括了精度图。在训练阶段，首先将原始数据分割为y个相等的部分（即y倍交叉验证）。其中一部分被用作测试集，其余部分则作为训练集。进入测试阶段后，从所有训练样本中选择一个测试样本，并基于与该测试样本的正常或加权欧氏距离进行分类。随后对前k个数据点（在排序列表中的）进行轮询；具有最高频率类别的分配给相应的测试数据点。这一过程重复应用于所有的测试数据。对于特定的数据集，参数k从1变到5，同时y也从2变至5。当k为偶数时可能会出现平局的情况，在这种情况下需要特别注意处理方法以确保分类的准确性。

k近邻(kNN)分类器：实现多类分类的kNN方法-MATLAB开发

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本项目展示了如何使用MATLAB实现K近邻(KNN)算法进行多类分类。通过该工具，用户可以便捷地应用KNN方法解决实际中的分类问题，并提供了详细的代码示例和文档支持。功能1：kNNeighbors.predict(_) 2：kNNeighbors.find(_) 描述： 1. 返回一个或多个测试实例的估计标签。 2. 返回 k 个最近的训练实例的索引及其各自的距离。使用鸢尾花数据集进行示例：加载fisheriris 数据集，其中 X 表示测量值；Y 表示物种。然后创建一个新的输入矩阵 `Xnew` 包含最小、平均和最大测量值，并设定 k 的数量为 5 和距离度量方法为欧几里得。 ```python k = 5; metric = euclidean; mdl = kNNeighbors(k, metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) ``` 预测结果 `Ypred` 可能是：setosa, versicolor, virginica 接着，创建一个新的目标变量矩阵 Ynew 包含两个 versicolor 和一个 virginica。用 accuracy_score 函数计算模型的准确率： ```python Ynew = {versicolor;versicolor;virginica}; accuracy = accuracy_score(Ypred, Ynew) ``` 准确率为：0.6667

wine分类的KNN算法在Matlab中的应用

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本研究探讨了利用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法进行葡萄酒分类的应用，并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的实现过程与效果分析。使用MATLAB实现KNN算法对wine数据集进行分类，并计算了分类结果的识别率。

基于MATLAB的KNN分类器在MNIST手写数字图像分类中的应用

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本研究利用MATLAB实现K-近邻算法，并应用于MNIST数据库的手写数字识别任务中，探讨其分类效果和优化方法。该代码实现了一个简单的 k 最近邻（kNN）分类器，用于对 MNIST 手写数字数据集进行分类。使用方法： 1. 将代码压缩包解压，该项目已包含所有代码和MNIST数据集。 2. 直接在 MATLAB 中运行 `MNIST_classification_accuracy.m` 文件。 3. 程序将从测试集中随机抽取图像，并利用不同的 k 值进行 kNN 分类。 4. 显示图像及对应的分类结果。原理： 1. 利用训练数据构建 kNN 模型。 2. 对于新输入的测试图像，计算其与所有训练图像之间的汉明距离。 3. 选取距离最近的 k 个训练样本，并统计它们的类别标签。 4. 返回一个众数投票的结果作为分类结果。结果显示：程序将显示测试图像及预测类别，可以观察不同 k 值下的分类效果。

Matlab中基于KNN算法的分类器实现

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本简介探讨了在MATLAB环境下利用K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法构建高效分类模型的方法与步骤，涵盖了数据预处理、模型训练及性能评估等关键环节。基于KNN算法的分类器在MATLAB中的实现方法介绍，包括简单的操作步骤以及如何生成图表，并可根据个人需求调整代码。

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KNN在CIFAR10上的分类

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本文探讨了K近邻算法（KNN）应用于CIFAR-10数据集图像分类的效果和性能。通过调整参数优化模型，研究其在大规模图像识别任务中的应用潜力。 CIFAR10-KNN分类是指在CIFAR-10数据集上应用K近邻算法进行图像分类的一种方法。这种方法通过计算测试样本与训练集中各点的距离，选择距离最近的k个邻居中的多数表决结果来确定测试样本的类别标签。

在MATLAB环境中仿真一个机器人

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利用MATLAB实现KNN分类

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本文章介绍了如何使用MATLAB编程环境来实现K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法进行数据分类。通过实际案例和代码示例，指导读者掌握KNN算法的基础知识及其在MATLAB中的应用方法。该算法使用Matlab实现了KNN分类，KNN分类是数据挖掘中的经典算法之一。