matlab練習程式（KNN，K最鄰近分類法）

matlab練習程式（knn，k最鄰近分類法）

k最鄰近密度估計技術是一種分類方法，不是聚類方法。

不是最優方法，實踐中比較流行。

通俗但不一定易懂的規則是：

1.計算待分類資料和不同類中每乙個資料的距離（歐氏或馬氏）。

2.選出最小的前k資料個距離，這裡用到選擇排序法。

3.對比這前k個距離，找出k個資料中包含最多的是那個類的資料，即為待分類資料所在的類。

不通俗但嚴謹的規則是：

給定乙個位置特徵向量x和一種距離測量方法，於是有：

1.在n個訓練向量外，不考慮類的標籤來確定k鄰近。在兩類的情況下，k選為奇數，一般不是類m的倍數。

2.在k個樣本之外，確定屬於wi,i=1,2,...m類的向量的個數ki,顯然sum(ki)=k。

3.x屬於樣本最大值ki的那一類wi。

如下圖，看那個綠色的值，是算三角類呢還是算矩類形呢，這要看是用幾nn了，要是3nn就屬於三角，要是5nn就屬於矩形。

至於k到底取幾，不同情況都要區別對待的。

clear all;

close all;
clc;
%%第乙個類資料和標號
mu1=[0
0];  %均值
s1=[0.3
0;00.35
];  %協方差
data1=mvnrnd(mu1,s1,100
);   %產生高斯分布資料
plot(data1(:,
1),data1(:,2),'+'
);label1=ones(100,1
);hold on;
%%第二個類資料和標號
mu2=[1.25
1.25
];s2=[0.3
0;00.35
];data2=mvnrnd(mu2,s2,100
);plot(data2(:,
1),data2(:,2),'ro'
);label2=label1+1
;data=[data1;data2];
label=[label1;label2];
k=11
;   %兩個類，k取奇數才能夠區分測試資料屬於那個類
%測試資料，knn演算法看這個數屬於哪個類
for ii=-3:0.1:3
for jj=-3:0.1:3
test_data=[ii jj];  %測試資料
label=[label1;label2];
%%下面開始knn演算法，顯然這裡是11nn。
%求測試資料和類中每個資料的距離，歐式距離（或馬氏距離） 
distance=zeros(200,1
);for i=1:200
distance(i)=sqrt((test_data(1)-data(i,1)).^2+(test_data(2)-data(i,2)).^2
);end
%選擇排序法，只找出最小的前k個資料,對資料和標號都進行排序
for i=1
:kma=distance(i);
for j=i+1:200
if distance(j)
ma=distance(j);
label_ma=label
(j);
tmp=j;
endend
distance(tmp)=distance(i);  %排資料
distance(i)=ma;
label(tmp)=label
(i);        %排標號，主要使用標號
label(i)=label
_ma;
endcls1=0
; %統計類1中距離測試資料最近的個數
for i=1
:kif
label(i)==1
cls1=cls1+1
;end
endcls2=k-cls1;    %類2中距離測試資料最近的個數
if cls1>cls2    
plot(ii,jj);     %屬於類1的資料畫小黑點
endend
end

下面是執行效果圖：

matlab練習程式（knn，k最鄰近分類法）

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