🌟KNN算法+MATLAB代码深度解读与实践✨

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单却强大的机器学习分类方法，广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。它通过计算待测样本与训练集中每个样本的距离，选取最近的K个邻居，并根据多数表决决定最终类别。这种方法不仅易于实现，还对异常值具有一定的鲁棒性。

在MATLAB中实现KNN算法非常便捷。首先需要准备好数据集，并使用`pdist2`函数计算样本间的欧氏距离；接着按照设定的K值排序并选择前K个最近邻；最后统计各类别的出现频率，输出预测结果。以下为基本框架：

```matlab

% 加载数据

load fisheriris

X = meas(:,3:4);

Y = species;

% 定义参数

k = 5;

newPoint = [1.5, 0.2]; % 示例点

% 计算距离

distances = pdist2(X,newPoint);

% 获取最近的K个邻居

[sortedDist,idx] = sort(distances);

nearestNeighbors = Y(idx(1:k));

% 投票确定类别

[~,pred] = mode(nearestNeighbors);

disp(['预测类别为：', pred]);

```

此代码片段展示了如何利用MATLAB快速构建一个基础的KNN模型。当然，在实际应用中还需考虑特征归一化、距离度量方式的选择以及超参数优化等细节问题。掌握这些技巧后，你就能轻松应对各种分类任务啦！🚀