MATLAB中KNN聚类方法

%150 个数据集，90个训练集  60个测试集
%1.计算欧氏距离（计算每一个测试样本到训练样本的距离）%
%2.进行排序，寻找K个
%3.查询前K个的类型，从而确定它的所属类数
%4.判断是否准确
%5.循环进行
k=2;
z=allsample;
x=testsample;
y=trainsample;
dis=size（length2length2）;

length1=size（allsample1）;
length2=size（testsample1）;
length3=size（trainsample1）;

for（n=1:length2）
    %1.计算欧氏距离
    for（i=1:length2）
        for（j=1:length3）
            dis（ij）=（x（i1）-y（j1））^2+（x（i2）-y（j2））^2+（x（i3）-y（j3））^2+（x（i4）-y（j4））^2;
            dis（ij）=sqrt（dis（ij））;
        end
    end
    % 2.依次找出K个数据的下标
    t=zeros（nk）;
      for（i=1:k）
        min=100;  
        for（j=1:length3）
            if（dis（nj）                min=dis（nj）;
            end
        end

         for（p=1:length3）
             if（dis（np）==min）
                 d