快速近邻法分类程序的Matlab实现

我开发了一个高效的Matlab分类程序，具有优越的性能。

这是一个基于MATLAB平台开发的SVM图像分类程序，有效分类卫星干扰信号。该程序利用支持向量机算法进行信号分析和分类，适用于处理各类干扰信号。

电影分类器_v1.1是一款用Java编写的程序，将文本形式的电影情节进行分类，包括动作、浪漫、喜剧等类型。该程序使用KNN（K-最近邻算法）进行分类，首先从IMDB网站获取每部电影的名称及其流派，然后将电影情节提取到相应的文件中。每个流派（如action.txt、comedy.txt）都包含了相应流派的所有电影情节。利用R脚本进行数据挖掘，程序能够准确地分类每个电影情节。

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'virginica'};准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew）精度= 0.6667

光流法在计算机视觉中具有重要意义，介绍了用Matlab实现光流法的程序设计方法。

这个MATLAB文件专注于解决三类模式分类问题。它根据每个模式类的参数生成一百个随机样本，用于计算类条件密度。文件进一步实现了高斯分类器，使用等先验类概率对每个类的测试样本进行分类，并实现了近邻均值分类器，同样使用等先验类概率。最终评估了每个分类器在样本集上的分类错误率。详细信息请参阅M文件。

针对初学者，提供了一个简单的MATLAB程序，用以实现两类分类任务，采用了平分最近法方法。