模式识别_最近邻法和k近邻法.doc

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最近邻法和k-近邻法 班级:计科1班 姓名:张大鹏 学号:2010482026 一.基本概念: 最近邻法:对于未知样本x,比较x与N个已知类别的样本之间的欧式距离,并决策x与距离它最近的样本同类。 K近邻法:取未知样本x的k个近邻,看这k个近邻中多数属于哪一类,就把x归为哪一类。K取奇数,为了是避免k1=k2的情况。 二.问题分析: 要判别x属于哪一类,关键要求得与x最近的k个样本(当k=1时,即是最近邻法),然后判别这k个样本的多数属于哪一类。 可采用欧式距离公式求得两个样本间的距离s=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2) 三.算法分析: 该算法中任取每类样本的一半作为训练样本,其余作为测试样本。例如iris中取每类样本的25组作为训练样本,剩余25组作为测试样本,依次求得与一测试样本x距离最近的k个样本,并判断k个样本多数属于哪一类,则x就属于哪类。测试10次,取10次分类正确率的平均值来检验算法的性能。 四.MATLAB代码: 最近邻算实现对Iris分类 clc; totalsum=0; for ii=1:10 data=load(iris.txt); data1=data(1:50,1:4);%任取Iris-setosa数据的25组 rbow1=randperm(50); trainsample1=data1(rbow1(:,1:25),1:4); rbow1(:,26:50)=sort(rbow1(:,26:50));% testsample1=data1(rbow1(:,26:50),1:4); data2=data(51:100,1:4);%任取Iris-versicolor数据的25组 rbow2=randperm(50); trainsample2=data2(rbow2(:,1:25),1:4); rbow2(:,26:50)=sort(rbow2(:,26:50)); testsample2=data2(rbow2(:,26:50),1:4); data3=data(101:150,1:4);%任取Iris-virginica数据的25组 rbow3=randperm(50); trainsample3=data3(rbow3(:,1:25),1:4); rbow3(:,26:50)=sort(rbow3(:,26:50)); testsample3=data3(rbow3(:,26:50),1:4); trainsample=cat(1,trainsample1,trainsample2,trainsample3);%包含75组数据的样本集 testsample=cat(1,testsample1,testsample2,testsample3); newchar=zeros(1,75);sum=0; [i,j]=size(trainsample);%i=60,j=4 [u,v]=size(testsample);%u=90,v=4 for x=1:u for y=1:i result=sqrt((testsample(x,1)-trainsample(y,1))^2+(testsample(x,2)-trainsample(y,2))^2+(testsample(x,3)-trainsample(y,3))^2+(testsample(x,4)-trainsample(y,4))^2); %欧式距离 newchar(1,y)=result; end; [new,Ind]=sort(newchar); class1=0; class2=0; class3=0; if Ind(1,1)=25 class1=class1+1; elseif Ind(1,1)25Ind(1,1)=50 class2=class2+1; else class3=class3+1; end if class1class2class1class3 m=1; ty=Iris-setosa; elseif class2class1class2class3 m=2; ty=Iris-versicolor; elseif class3class1class3class2 m=3; ty=Iris-virginica; else m=0; ty=none; end if x=25m0 disp(sprintf(第%

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