功能1. kNNeighbors.predict() 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值; Y =物种; Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5;公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'virginica'};准确率=accuracy_score(Ypred,Ynew)精度= 0.6667
k最近邻(kNN)分类器多类分类中的应用-matlab开发
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判别函数是模式识别中用于分隔不同类别的重要统计技术之一。这种方法基于已知类别的均值和协方差,适用于参数方法。在此情境下,选择了两个不同的类别,以获取它们之间最优决策边界。这些类别包括双变量和单变量情形。这种分类器被称为二类分类器。分类器的简化形式涵盖三种情况:情况1:特征向量在统计上是独立的,协方差矩阵为对角矩阵,样本分布于球形簇中。情况2:特征向量在统计上相关,但两个类别的协方差矩阵相同,样本分布于相等大小的唇形簇中。情况3:最优决策边界为二次形式。若要使用此GUI,请先解压文件夹,并将MATLAB的当前目录设置为该文件夹。然后,在MATLAB命令行中输入判别式,并按ENTER以打开GUI。
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