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用Matlab实现了KNN算法中最近邻元素的查找,算出的结果与Spss完全一致
代码片段和文件信息
% 作者:肖皇
% 时间:20140901
% 该算法是为了实现LinearRegression。
clear all
clc
% 导入入数据
[ndatatextz]=xlsread(‘car_M.xlsx‘); %ndata为训练集与目标集数据,最后一行为目标字段;text为文本字符
[nm]=size(ndata);
ndata_standard=zeros(nm);
%标准化数据 spss里是用这个公式标准化的
for i=1:n
for j=1:m
ndata_standard(ij)=2*(ndata(ij)-min(ndata(:j)))/(max(ndata(:j))-min(ndata(:j)))-1;
end
end
%计算欧几里德距离
e_length=zeros(n-11);
for i=1:n-1
e_length(i1)=sqrt((ndata_standard(i:)-ndata_standard(n:))*(ndata_standard(i:)-ndata_standard(n:))‘);
end
%对求出的距离排序,并记录其原先所在的位置
b=zeros(1n-1);
for i=1:n-1
b(1i)=i;
end
for i=1:n-1
for j=i+1:n-1
if e_length(i1)>e_length(j1)
temp=e_length(i1);
e_length(i1)=e_length(j1);
e_length(j1)=temp;
temp=b(1i);
b(1i)=b(1j);
b(1j)=temp;
end
end
end
%K值
k=3;
% 输出结果
table1=cell(k+1m+1);
for i=1:m+1
table1{1i}=z{1i};
end
for i=1:k
for j=1:m+1
table1{i+1j}=z{b(1i)+1j};
end
end
disp(‘最近邻的K个邻居的各属性‘);
disp(table1);
table=cell(k+12);
table(1:)={‘model‘‘distance‘};
for i=1:k
table{i+11}=z{b(1i)+11};
table{i+12}=e_length(i1);
end
%显示输出结果
disp(‘最近邻的K个邻居‘);
disp(table);
%绘制各变量的直方图
x=zeros(1k);
for i=1:k
x(1i)=i;
end
y=zeros(km);
for i=1:k
y(i:)=ndata(b(1i):);
end
%设置横坐标注释
model=cell(1k+1);
for i=1:k
model{1i}=z{b(1i)+11};
end
model{1k+1}=z{n+11};
for i=1:m
subplot(24i)bar(xy(:i));
hold on;
subplot(24i)bar(4ndata(ni)‘r‘);
title(z{1i+1});
set(gca‘Xtick‘[1 2 3 4]);
xlabel(model);
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1851 2014-11-11 11:24 main.m
文件 12057 2014-10-27 15:33 car_M.xlsx
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