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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MATLAB 的高斯与最接近均值分类器实现，挺适合刚入门机器学习的朋友练手。G_N.m这个文件里基本把流程都串好了：从数据加载、模型训练、分类预测到误差估计，结构清晰，逻辑也不绕。高斯分类器部分用了fitgmdist来建模，预测用predict，响应也快；最近均值分类器走的是更直观的路子——算个均值，再比距离，简单粗暴但还蛮有效的。
高斯分类器的思路就是“哪个分布性最大就选哪个”，属于典型的概率派打法。你可以用它多类别问题，而且在不确定性评估上还挺有一套，误差估计能顺手搞贝叶斯风险啥的。说白了，就是理论支持强，调参数也有迹可循。
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Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接，用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立，概率乘起来搞定分类。别看原理简单，效果还真不赖，尤其在样本不大的时候。
代码部分也不复杂，像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行，想改也方便。需要注意的是，数据预别偷懒，归一化、缺失值这些问题好了，分类器表现才能稳定。
另外，如果你对贝叶斯的数学基础不太熟，可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章，讲得比较清楚，思路也比较顺。
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