基于MATLAB的KNN算法实现多分类.rar

对4组不同的信号分别采集20组，总共80组，然后经过特征提取(特征数量为8个)，得到80x8的矩阵。 划分数据集：将64组数据作为训练数据，16组数据作为测试数据，4类信号在训练集和测试集的数量比例相同，将训练集和测试集整体归一化，再分别作为KNN的输入。 源程序是利用KNN算法对训练集和测试集整体归一化后的测试数据进行分类，得到分类准确率。

clear;
clc;

% 训练数据、训练数据标签、测试数据、测试数据标签
load（[‘C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAb Programming practice\KNN算法的MATLAB代码实现\train_scale.mat‘]）;
load（[‘C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAb Programming practice\KNN算法的MATLAB代码实现\train_labels.mat‘]）;
load（[‘C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAb Programming practice\KNN算法的MATLAB代码实现\test_scale.mat‘]）;
load（[‘C:\Users\Administrator\Desktop\MATLAb Programming practice\KNN算法的MATLAB代码实现\test_labels.mat‘]）;

K=8;   % k一般低于训练样本数的平方根
error=0;
[mtrainntrain]=size（train_scale）;
[mtestntest]=size（test_scale）;

% 外循环控制测试数据，内循环控制训练数据
for i=1:mtest
    dist=zeros（mtrain1）;
    for j=1:mtrain
        dist（j）=norm（train_scale（j:）-test_scale（i:））;  %计算训练数据集与测试数据之间的欧氏距离dist
    end
    %将dist从小到大进行排序
    [YI]=sort（dist1）;
    
    %将训练数据对应的类别与训练数据排序结果对应
    train_labels=train_labels（I）;
    
    %确定前K个点所在类别的出现频率
    classNum=length（unique（train_labels））;%取集合中的单值元素的个数得到类别数量
    predict_labels=zeros（1classNum）;
    
    % 以下for循环统计分类的标签数量
    for j=1:K
        j=train_labels（j）;
        predict_labels（j）=predict_labels（j）+1;
    end
    
    %返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类
    [~idx]=max（predict_labels）;
    
    fprintf（‘该测试数据属于类 %d\n‘idx）;
    fprintf（‘该测试数据的真实类为：%d\n‘test_labels（i））;
    if idx~=test_labels（i）
        error=error+1;
    end
end
accuracy=（1-error/mtest）*100;
fprintf（‘准确率为：%f%%\n‘accuracy）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1640  2020-09-16 11:34  基于MATLAB的KNN算法实现多分类\main_KNN.m

     文件        192  2020-09-16 09:53  基于MATLAB的KNN算法实现多分类\test_labels.mat

     文件       1162  2020-09-16 09:55  基于MATLAB的KNN算法实现多分类\test_scale.mat

     文件        194  2020-09-16 09:52  基于MATLAB的KNN算法实现多分类\train_labels.mat

     文件       3835  2020-09-16 09:47  基于MATLAB的KNN算法实现多分类\train_scale.mat

     目录          0  2020-09-16 11:35  基于MATLAB的KNN算法实现多分类

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