K_近邻算法的Matlab代码

资 源 简 介

K_近邻算法的Matlab源代码，提供测试数据。适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

详 情 说 明

在这篇文章中，我们将讨论K_近邻算法并提供Matlab源代码和测试数据。该算法适用于多分类问题和二分类问题。我们将使用常见的Iris数据集作为测试数据，并且测试结果表明该算法的分类正确率非常高，可以达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法是一个理论上比较成熟的方法，同时也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。此外，KNN算法还有许多应用场景，例如图像分类、推荐系统等。我们可以使用该算法来处理各种问题并获得良好的效果。