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网站密度,网站卖东西怎么做的,中国科技大学,南宁网站建设nayuwangKNN分类预测 可以选取80%的数据训练#xff0c;20%测试#xff08;可自定义百分比#xff09; Matlab代码备注清晰#xff0c;易于使用在机器学习领域#xff0c;K 近邻#xff08;K-Nearest Neighbors#xff0c;简称 KNN#xff09;算法是一种简单而有效的分类算法。…KNN分类预测 可以选取80%的数据训练20%测试可自定义百分比 Matlab代码备注清晰易于使用在机器学习领域K 近邻K-Nearest Neighbors简称 KNN算法是一种简单而有效的分类算法。它基于这样一个理念一个样本的类别通常与其最近的 K 个邻居的类别相关。今天咱们就来聊聊如何在 Matlab 里实现 KNN 分类预测还会讲讲数据划分训练集和测试集的事儿。数据划分一般来说我们会把数据集分成训练集和测试集。这里我们按照 80%的数据用于训练20%的数据用于测试这个比例来进行划分当然你也可以根据实际情况自定义百分比。假设我们有一个数据集data其中每一行代表一个样本最后一列是样本的类别标签。下面是简单的数据划分 Matlab 代码% 假设 data 是我们完整的数据集 data load(your_data_file.csv); % 从文件加载数据根据实际数据格式调整 % 打乱数据顺序 shuffledData data(randperm(size(data, 1)), :); % 计算训练集和测试集的大小 trainSize round(0.8 * size(shuffledData, 1)); testSize size(shuffledData, 1) - trainSize; % 划分训练集和测试集 trainData shuffledData(1:trainSize, :); testData shuffledData(trainSize 1:end, :);代码分析load(yourdatafile.csv)这行代码是从 CSV 文件中加载数据你需要把yourdatafile.csv替换成你实际的数据文件名。Matlab 支持多种数据文件格式这里以 CSV 为例。randperm(size(data, 1))randperm函数生成一个 1 到数据集行数的随机排列这样shuffledData就把原来的数据打乱顺序了。打乱数据是很重要的一步这样能避免数据原本的顺序对训练和测试结果产生偏差。round(0.8 * size(shuffledData, 1))通过数据集的总行数乘以 0.8 并取整得到训练集的大小。剩下的就是测试集大小。最后两行代码就是简单地根据计算出的大小划分训练集和测试集。KNN 分类实现接下来看看完整的 KNN 分类预测 Matlab 代码% 假设 data 是我们完整的数据集 data load(your_data_file.csv); % 打乱数据顺序 shuffledData data(randperm(size(data, 1)), :); % 计算训练集和测试集的大小 trainSize round(0.8 * size(shuffledData, 1)); testSize size(shuffledData, 1) - trainSize; % 划分训练集和测试集 trainData shuffledData(1:trainSize, :); testData shuffledData(trainSize 1:end, :); % 提取训练集的特征和标签 trainFeatures trainData(:, 1:end - 1); trainLabels trainData(:, end); % 提取测试集的特征和标签 testFeatures testData(:, 1:end - 1); testLabels testData(:, end); % 设置 K 值 k 5; % 使用 knnsearch 函数进行 KNN 分类预测 idx knnsearch(trainFeatures, testFeatures, K, k); predictedLabels trainLabels(idx(:, 1)); % 计算分类准确率 accuracy sum(predictedLabels testLabels) / length(testLabels) * 100; fprintf(分类准确率为: %.2f%%\n, accuracy);代码分析在数据划分之后我们把训练集和测试集的特征除了最后一列标签的部分和标签分别提取出来。这样方便后续的 KNN 计算。k 5;这里设置了 K 值为 5K 值的选择很关键它会影响分类的结果。K 值过小模型容易过拟合K 值过大模型可能会欠拟合。一般需要通过交叉验证等方法来选择最优的 K 值。knnsearch(trainFeatures, testFeatures, K, k)这是 Matlab 里用于 KNN 搜索的函数。它会在trainFeatures中找到离testFeatures最近的 K 个邻居并返回这些邻居的索引idx。predictedLabels trainLabels(idx(:, 1));根据找到的邻居索引从训练集的标签trainLabels中获取对应的标签作为测试集样本的预测标签。最后通过比较预测标签和真实标签计算出分类准确率并打印出来。通过以上步骤我们就完成了用 Matlab 进行 KNN 分类预测并对数据进行了合理的划分和模型评估。希望这篇博文能帮助你快速上手 KNN 分类预测的 Matlab 实现。