在MATLAB中理解knn算法（分類）

我對MATLAB的使用還不是很熟悉，所以我很抱歉如果我的問題看起來有點愚蠢。我試圖學習K-NN分類，我的教授說我應該從MATLAB開始。我有一個向量，我們稱它爲x，它包含2列數據。第一列是特徵1，第二列是特徵2. x中的每一行表示一個數據點。我還有另一個向量，我們稱之爲c，其中包含每個數據點（1或2）的類標籤，但只有2個類。下面是問題：我應該使用函數「knnsearch」來查找k鄰居，並構建一個K-NN分類器。我知道我的數據中的哪些點是訓練，驗證和測試集。那麼我應該查看被錯誤分類的點數，並且看看這個數字隨着k的增加而變化。在MATLAB中理解knn算法（分類）

我想我已經知道knnsearch是如何工作的，但不知道該從哪裏去。誰能幫忙？即使是關於算法工作原理的提示在這一點上也會有所幫助，因爲我花了超過11個小時試圖找出這個問題。

來源

2014-09-19 John Alberto

您可能會發現ClassificationKNN類更適合您的需求，而不是knnsearch函數。 knnsearch只找到最近的鄰居; ClassificationKNN適用於構建分類模型。如果你願意，你也可以自己做，但ClassificationKNN要容易得多。

例如：

% X is your nx2 array of training data 
% Y is your nx1 array of training labels 

model = ClassificationKNN.fit(X,Y); 

% newX is an mx2 array of test data 

predictedY = predict(model, newX)

應當那樣簡單。如果您查看統計工具箱的文檔，還有更多的示例ClassificationKNN。

來源

2014-09-19 17:58:04

山姆，我感謝你的幫助。我認爲你的解決方案會很好，但是如果我只是使用knnsearch函數來查找算法，並且我自己構建分類過程，我不覺得我會理解它。如果我想這樣做，你有建議嗎？如果沒有，是否有資源可以指向我？ – 2014-09-20 03:36:43

如果你只想找到K-NN，您可以使用功能的MATLAB提供：

IDX = knnsearch(X,Y)

Here你可以閱讀更多。

此外，你可能會發現this答案有用。

來源

2014-09-20 13:08:30 gsamaras

在MATLAB中理解knn算法（分類）

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