模式识别 最近邻法和K近邻法MATLAB实现

最近邻法和k-近邻法

学号：02105120姓名：吴林一.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));%剩余的25组按行下标大小顺序排列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+(testsa mple(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)>25&&Ind(1,1)<=50

class2=class2+1;

else

class3=class3+1;

end

if class1>class2&&class1>class3

m=1;

ty='Iris-setosa';

elseif class2>class1&&class2>class3

m=2;

ty='Iris-versicolor';

elseif class3>class1&&class3>class2

m=3;

ty='Iris-virginica';

else

m=0;

ty='none';

end

if x<=25&&m>0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',rbow1(:,x+25),ty));

elseif x<=25&&m==0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',rbow1(:,x+25),'none')); end

if x>25&&x<=50&&m>0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',50+rbow2(:,x),ty));

elseif x>25&&x<=50&&m==0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',50+rbow2(:,x),'none')); end

if x>50&&x<=75&&m>0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',100+rbow3(:,x-25),ty)); elseif x>50&&x<=75&&m==0

disp(sprintf('第%d组数据分类后为%s类',100+rbow3(:,x-25),'none')); end

if(x<=25&&m==1)||(x>25&&x<=50&&m==2)||(x>50&&x<=75&&m==3) sum=sum+1;

end

end

disp(sprintf('第%d次分类识别率为%4.2f',ii,sum/75));

totalsum=totalsum+(sum/75);

end

disp(sprintf('10次分类平均识别率为%4.2f',totalsum/10));

测试结果：

第3组数据分类后为Iris-setosa类

第5组数据分类后为Iris-setosa类

第6组数据分类后为Iris-setosa类

第7组数据分类后为Iris-setosa类

第10组数据分类后为Iris-setosa类

第11组数据分类后为Iris-setosa类

第12组数据分类后为Iris-setosa类

第14组数据分类后为Iris-setosa类

第16组数据分类后为Iris-setosa类

第18组数据分类后为Iris-setosa类

第19组数据分类后为Iris-setosa类

第20组数据分类后为Iris-setosa类

第23组数据分类后为Iris-setosa类

第24组数据分类后为Iris-setosa类

第26组数据分类后为Iris-setosa类

第28组数据分类后为Iris-setosa类

第30组数据分类后为Iris-setosa类

第31组数据分类后为Iris-setosa类