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matlab-KNN分类器代码
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代码片段和文件信息
function rate = KNN(Train_dataTrain_labelTest_dataTest_labelkDistance_mark)
% K-Nearest-Neighbor classifier(K-NN classifier)
%% 参数表示
%Input:
% Train_data 训练数据集的数据列
% Train_label 训练数据集的类别列
% Test_data 测试集的数据列
% Test_label 测试集的类别列
% k 近邻个数
% Distance_mark : [‘Euclidean‘ ‘L2‘| ‘L1‘ | ‘Cos‘] ‘Cos‘ represents Cosine distance.
% Output:
% rate:Accuracy of K-NN classifier
[n~] = size(Test_data); % number of test data set
[train_num~] = size(Train_data); % number of training data set
% 归一化处理 正态分布 Normalize each feature to have zero mean and unit variance.
% M = mean(Train_data); % mean & std of the training data set
% S = std(Train_data);
% Train_data = (Train_data - ones(train_num 1) * M)./(ones(train_num 1) * S); % normalize training data set
% Test_data = (Test_data-ones(n1)*M)./(ones(n1)*S); % normalize data
U = unique(Train_label); % class labels
nclasses = length(U);%number of classes
Result = zeros(n 1); % 存放测试样本的预测类别
Count = zeros(nclasses1); % 存放K近邻中每一类的个数
dist=zero
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