KNN算法MATLAB实现

ulppknot

, ~: E# |3 C1 G: X# A$ Y( Z0 I一、kNN概念描述
  _" m' E, q+ [5 m/ e. l
& E4 Y# H" y0 akNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。

  [) q' ]+ i+ O4 M. Z+ fkNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。

  o7 G* Y: f# [8 a9 X该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小；

主要考虑因素：距离与相似度的；

二、举例说明
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？

8 y6 `% l4 c) n$ H+ K6 L& _) A如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。



三、MATLAB实现
4 D* ]+ I& d' c' j
KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值
6 B, `7 }+ R/ b2 B% Y; q
输出数据：对单个样本预测的标签值

• function relustLabel = KNN(inx,data,labels,k)
• %%
• %   inx 为 输入测试数据，data为样本数据，labels为样本标签
• %%
• [datarow , datacol] = size(data);
• diffMat = repmat(inx,[datarow,1]) - data ;
• distanceMat = sqrt(sum(diffMat.^2,2));
• [B , IX] = sort(distanceMat,'ascend');
• len = min(k,length(B));
• relustLabel = mode(labels(IX(1:len)));
• end
  

     

7 g2 o1 b% I- q/ UObj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率
. S  L, F5 s* O/ [" }

• function [value] = kgetObj2(train_F,train_L,test_F,test_L)
• k=4;
• numTest=size(test_f,1);
• numTrain=size(train_F,1);
•     error=0;
•     for i=1:numTest
•     classifyresult= knnsix(test_f(i,：）,train_f(1:numTrain,：）,train_L(1:numTrain,：）,k);
•     if(classifyresult~=test_L(i,：）)
•         error=error+1;
•     end
•     end
•      value=error/numTest;
• end
  : F5 D! r4 H; `$ V# j$ m

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