MATLAB中的KNN算法应用于Iris数据集
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简介：
本文介绍了在MATLAB环境下使用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对经典的Iris数据集进行分类的方法，并分析了其性能。
MATLAB实现KNN算法在Iris数据集上的应用
【正文】
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴，在分类和回归问题中得到广泛应用。本段落将详细介绍如何使用自定义函数在MATLAB环境中实现KNN算法，并通过Iris数据集进行实践。
1. KNN算法基础：
KNN的核心思想是：对于未知类别的样本点，将其分配到与其最近的K个已知类别样本中的多数类别上。选择合适的K值对分类效果有重要影响，通常取较小整数值如3或5。较大的K值会使边界更平滑但增加计算复杂度。
2. Iris数据集介绍：
Iris数据集是统计学和机器学习领域内广泛使用的多类分类问题的数据集合，由英国统计学家Ronald Fisher于1936年提出。该数据集中共有150个样本，每个样本包含4项特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度及花瓣宽度）以及一个类别标签（Setosa, Versicolour 或 Virginica）。它是一个理想的测试分类算法性能的数据集。
3. MATLAB实现KNN步骤：
- 数据预处理：首先加载Iris数据集，并将其分割为训练和测试两部分。可以使用MATLAB中的`csvread`函数来读取存储在文件中的数据。
```matlab
data = csvread(iris.csv);
features = data(:, 1:4); % 特征值
labels = data(:, 5); % 类别标签
```
- 数据划分：利用`cvpartition`创建交叉验证分割，例如使用70%的数据作为训练集和30%用于测试。
```matlab
cv = cvpartition(labels, HoldOut, 0.3);
trainData = features(training(cv), :);
trainLabels = labels(training(cv));
testData = features(test(cv), :);
testLabels = labels(test(cv));
```
- 定义KNN函数：编写名为`KNN`的MATLAB自定义函数，该函数接受测试样本、训练样本集、标签向量和整数k作为参数，并返回预测类别。
```matlab
function predictedLabels = KNN(testSamples, trainSamples, trainLabels, k)
distances = pdist2(testSamples, trainSamples);
[~, indices] = sort(distances);
predictedLabels = mode(trainLabels(indices(:,1:k)), 2);
end
```
- 预测与评估：使用训练集数据来训练模型，并用测试集进行性能评估，计算预测准确率。
```matlab
k = 3; % 可以根据需要调整K值大小
predictedLabels = KNN(testData, trainData, trainLabels, k);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp([Accuracy: , num2str(accuracy)]);
```
4. 结果分析：
完成上述步骤后，您将获得模型在Iris数据集上的分类准确率。通过调整K值来优化预测性能，并找到最适的参数设置以达到最佳效果。
总之，作为一种简单而有效的分类工具，KNN算法非常适合初学者理解和实践。使用MATLAB编写自定义函数能够帮助我们更好地理解该算法的工作原理及其在实际问题中的应用价值。
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