fisheriris数据集matlab中knn分类 -回复

fisheriris数据集matlab中knn分类-回复
如何使用Matlab中的KNN分类算法对Fisheriris数据集进行分类。

第一步是导入数据集。

在Matlab中，可以使用内置函数`load fisheriris`来加载Fisheriris数据集。

该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

此外，每个样本还有一个类标签，表示鸢尾花的类别。

matlab
load fisheriris
第二步是观察数据集。

可以使用Matlab的命令行窗口或数据编辑器来查看数据集的内容。

在命令行窗口中输入`fisheriris`可以显示数据集的前若干行。

第三步是划分训练集和测试集。

为了评估分类器的性能，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

可以使用Matlab内置函数`cvpartition`来实现随机划分。

matlab
c = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
trainIdx = training(c);
testIdx = ~trainIdx;
这里我们将数据集划分为70的训练集和30的测试集。

`trainIdx`和
`testIdx`是逻辑向量，指示哪些样本属于训练集和测试集。

第四步是选择KNN算法的参数。

在Matlab中，可以使用`fitcknn`函数创建一个分类器对象，并设置相关参数。

常用的参数有：
- 'NumNeighbors'：指定邻居的数量。

- 'Distance'：指定距离度量的类型，如'euclidean'、'cityblock'等。

matlab
knn = fitcknn(meas(trainIdx,:), species(trainIdx),
'NumNeighbors',5,'Distance','euclidean');
在这个例子中，我们选择最近的5个邻居来进行分类，并使用欧氏距离作为距离度量。

第五步是训练分类器。

使用`train`函数可以根据训练集数据和标签训练分
类器。

matlab
knn = train(knn, meas(trainIdx,:), species(trainIdx));
第六步是使用测试集评估分类器的性能。

可以使用`predict`函数对测试集进行预测，并与实际标签进行比较，以计算分类器的准确率。

matlab
predictedLabels = predict(knn, meas(testIdx,:));
accuracy =
sum(strcmp(predictedLabels,species(testIdx)))/sum(testIdx)*100; 这里，我们将预测的类标签与真实类标签进行比较，并计算准确率。

第七步是可视化分类结果。

可以使用`scatter`函数将测试集样本在特征空间中进行可视化，不同的类别使用不同的颜色表示。

matlab
figure;
gscatter(meas(testIdx,1), meas(testIdx,2), predictedLabels);
hold on;
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
这里，我们选择了两个特征（萼片长度和萼片宽度）来进行可视化。

最后一步是对新样本进行预测。

完成以上步骤后，我们可以使用训练好的KNN分类器对新样本进行分类。

matlab
newSample = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]; 新样本的特征
predictedLabel = predict(knn, newSample);
在这个例子中，我们使用了一个新样本的四个特征值，然后通过分类器预测该样本的类别。

通过以上步骤，我们可以使用Matlab中的KNN分类算法对Fisheriris 数据集进行分类。

这种方法可以应用于其他数据集，并且可以根据需要调
整参数来提高准确率。