MATLAB实现的KNN分类算法源代码

KNN 算法的 Java 实现，写起来其实挺直观的，逻辑也不复杂，适合刚上手机器学习的同学练手。你只要搞清楚怎么量距离、怎么选最近的 K 个，投票分类就行。用 Java 来实现也蛮方便的，数据结构清晰，扩展性也不错。 距离计算的方式可以选常见的，比如欧氏距离、曼哈顿距离，你可以封装成一个DistanceCalculator类，方便后期扩展。预测的时候，把每个样本和待预测的样本一一对比，存一下距离，排序，挑前 K 个出来。 类设计也别太复杂，一个Sample类搞定特征和标签，再加一个KNN类负责训练和预测。预测的时候调用predict()，传入新样本，它会自动返回分类结果，蛮好用的。 如果你数据

K最近邻（kNN）分类算法是数据挖掘中最简单的分类技术之一，其核心思想是根据样本在特征空间中与其最近的k个邻居的类别来决定该样本的类别归属。当一个样本的大多数最近邻居属于某一类别时，该样本也归属于该类别，并具有该类别的特性。kNN方法依赖于周围少数邻近样本的类别来做出分类决策，而非划分类域。该方法因其简单且有效而被广泛应用。

K 最近邻算法的 Python 实现，适合刚入门机器学习或者想用点轻巧方法搞分类的你。基于相似性原理的 KNN，思路直——你要判断一个新样本属于哪个类别？那就看看它周围都是什么，哪个多就选哪个，像不像小时候分组一样，挨着谁就算一组。这里用 Python 写得比较清楚，逻辑也简洁，不依赖太多花里胡哨的库。欧几里得距离是默认选项，不过你要是玩别的距离函数也没啥问题，代码开得蛮灵活的。非参数模型的优点是啥？懒得猜数据长啥样也能跑得还行，现实中用起来挺方便，尤其是你对数据分布没头绪的时候。适合做个小项目练练手，比如图像分类、小型入侵检测系统。你要是想深入，也可以对比下它跟SVM、决策树这些传统模型的表

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

本MATLAB代码实现了一种精简的KNN定位算法，适用于室内定位初学者的学习。该代码已整理定位相关函数，并提供了一个使用射线跟踪仿真生成的指纹数据库。运行代码后，可获得定位结果并显示平均误差。在代码中，指纹数据库中的坐标对应于指纹库的行数和列数。为了计算最近邻点的位置，采用了不同的公式，这是因为欧式距离已被重塑为一维。

压缩包里的lda+knn.zip是我最近翻出来的一个挺实用的资源，适合想在 MATLAB 里搞搞降维加分类的朋友。LDA负责把维度高的数据压缩得更清晰，交给KNN去判断分类。整体流程顺，代码也不复杂，适合学习也适合改成自己的小项目用。 lda_trans.m主要搞定线性变换，把数据从原始空间丢进一个更有辨识度的空间里。前面会先下数据，就是算均值、协方差什么的，用个公式算出投影向量，投影完就能丢给 KNN 用了。 knn_predict.m做的就是 K 最近邻分类，原理简单，谁离得近就跟谁一类。一般我用它来做对比实验挺方便的，直接能跑结果。还有arrDataMat.m估计是做数据预的，simit

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。

R 语言中的KNN 模型实现简单，适合用来做分类任务，尤其是对于一些基础数据集，效果还不错。像鸢尾花数据集这种小型数据集，用KNN分类算法来做预测挺合适的。它的原理其实直白，就是根据数据点之间的距离来判断分类，直观而有效。你可以通过使用 R 中的内置函数，像knn()，直接实现，操作也简便。 你如果还不太熟悉 R 语言的分类算法，推荐看看一些相关资源，像这篇KNN_model.R的实现，帮你理清思路。对于更进阶的需求，也可以尝试结合其他方法，比如在 R 中实现的DPGMMDirichlet模型，做更复杂的高斯混合模型。 ，如果你习惯用 Python，Python 中的 KNN 实现也是挺方便的

这是一个 EE369 项目，用 Matlab 实现了五种分类器：KNN、线性 SVM、核 SVM、Fisher 线性判别和核 Fisher 判别，用于对 CIFAR-10 和 MNIST 图像数据集进行分类。 文件说明： init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件！它包含 VLFeat 特征提取库的代码。 train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。 classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。 localtest.m: CIFAR-10 的主程序，在此运行 CIFAR-10 分类。 localtest2.m: MNIST 的主程