Matlab机器学习WKNN，加权K近邻，含有数据包内含178个数据样本。

基于Matlab的机器学习WKNN，加权K近邻，含有数据包内含178个数据样本。 基于Matlab的机器学习WKNN，加权K近邻，含有数据包内含178个数据样本。 积分不够私信我

%aklabel=AK（data1（1:100:）data1（101:end1:end-1）10）
function aklabel=AK（trainingtestingk）
[row column]=size（training）;
[row1 column1]=size（testing）;
%计算测试集与训练集的距离
distance=[];

        for i=1:row1
            distance（i:）=sum（（repmat（testing（i:）row1）-training（:1:（column-1）））.^2 2）;
        end 
    
% 寻找最近邻
aklabel=[];
ak=[];

for i=1:row1
    [ab]=sort（distance（i:））;
    %a--距离由小到大排列
    %b--a的下标
    xa=1./a（1:k）; %xa---a的加权（倒数）
    c=（training（b（1:k）column））;
    %c--距离最近的k个训练样本的标签
    for j=2:k
        for j1=1:j-1
           if（c（j1）==c（j））
            xa（j1）=xa（j1）+xa（j）;
           end
       end
    end        
    [numindex]=max（xa）;
    %num---出现最多的数，index---出现最多数的下标
  %  label（i）=training（b（index）column）;
      aklabel（i）=c（index）;
end

        









   
      

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         912  2019-06-04 06:45  WKNN.m
     文件        9564  2019-04-28 13:39  data1.mat