knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm ) .是一种经典的分类算法。 请注意。 不是聚类算法。 因此，该分类算法
必然包括训练过程。
但是，与一般的分类算法不同，knn算法是懒惰算法。 不像其他分类算法那样，首先通过训练建立分类模型
是被动的分类过程。 一边测试一边训练，建立分类模型。
算法的一般描述过程为以下：
1 .首先计算各测试样品到其他各点的距离。 这个距离可以是任性的热狗距离、余弦距离等。
2 .接着，取出距离小于设定的距离阈值的点。 这些点是根据阈值包围标本的最近的点。
3 .在这些邻近点中选择比例最大的点聚类的类.中，将大致测试点分为这个类。
注意： knn算法计算每个采样点到所有其他点的距离，因此成本很高。
knn算法的距离一般根据实际样本点的情况选择。
knn算法的距离阈值根据样本的方差集中程度选择。 根据经验，一般选择样本点集合的平均方差。
以下是在matlab中使用knn函数进行分类的例子。
clc；
清除器
加载load 'Train_Data.mat' %培训数据
load 'Train_Label.mat' %加载培训分类标签
test_data=[43；
42；
192；
193 )； %测试数据
%knnclassify为matlab提供的knn分类函数。
%参数test_data是要分类的测试数据
%Train_Data是用于培训knn分类器的数据
%Train_Label是培训的分类标签
%3是knn的k值。 这意味着要取某个分类对象的测试采样点周围的3个采样点
%'cosine'---为了测量距离，这里采用余弦距离
%'random'---分类规则。 你怎么分类k个邻近点？
% 'k'--测试数据的knn分类结果的类标签
k=KNNclassify(test_data，Train_Data '，Train_Label '，3，' euclidean '，' random ' )；
Train_Data.mat的屏幕捕获如下：
Train_Label.mat的屏幕捕获如下：
k结果的截图为以下：
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数据挖掘的分类算法---knn算法lpar； 有matlab样本rpar；
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm ) .是一种经典的分类算法。 请注意。 因为不是聚类算法，所以这样的分类算法一定包括训练过程。 但是，与一般的分类算法不同，knn算法是一种.
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