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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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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

1. 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。
2. k = 5;这里设置了 K 值为 5，K 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。