matlab - 数据集的 KNN 分类。

Question

我有一个包含 178 个属性的数据集，其中包含 13 个属性。我将它们分成 2 组（100 和 78）进行训练和测试。

我想确定每个标记样本的 k 个最近邻居。如果样本的标签比 k 个最近邻的任何其他标签更常见，则将分类视为正确，否则，将分类视为错误。

这是我完全迷失的部分。

Answer 1

我看到您正在尝试理解 KNN 的概念。

这更容易理解。

一个对象通过其邻居的多数票进行分类，该对象被分配到其 k 个最近邻居中最常见的类别（k 是一个正整数，通常很小）。

查看 KNN 的 Wikipedia：http ://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithm

希望这可以帮助。