在MATLAB中理解knn算法（分类）

我对MATLAB的使用还不是很熟悉，所以我很抱歉如果我的问题看起来有点愚蠢。我试图学习K-NN分类，我的教授说我应该从MATLAB开始。我有一个向量，我们称它为x，它包含2列数据。第一列是特征1，第二列是特征2. x中的每一行表示一个数据点。我还有另一个向量，我们称之为c，其中包含每个数据点（1或2）的类标签，但只有2个类。下面是问题：我应该使用函数“knnsearch”来查找k邻居，并构建一个K-NN分类器。我知道我的数据中的哪些点是训练，验证和测试集。那么我应该查看被错误分类的点数，并且看看这个数字随着k的增加而变化。在MATLAB中理解knn算法（分类）

我想我已经知道knnsearch是如何工作的，但不知道该从哪里去。谁能帮忙？即使是关于算法工作原理的提示在这一点上也会有所帮助，因为我花了超过11个小时试图找出这个问题。

来源

2014-09-19 John Alberto

您可能会发现ClassificationKNN类更适合您的需求，而不是knnsearch函数。 knnsearch只找到最近的邻居; ClassificationKNN适用于构建分类模型。如果你愿意，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)

应当那样简单。如果您查看统计工具箱的文档，还有更多的示例ClassificationKNN。

来源

2014-09-19 17:58:04

山姆，我感谢你的帮助。我认为你的解决方案会很好，但是如果我只是使用knnsearch函数来查找算法，并且我自己构建分类过程，我不觉得我会理解它。如果我想这样做，你有建议吗？如果没有，是否有资源可以指向我？ – 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你可以阅读更多。

此外，你可能会发现this答案有用。

来源

2014-09-20 13:08:30 gsamaras

在MATLAB中理解knn算法（分类）

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