西电模式识别k近邻Word格式文档下载.docx
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50）,:
data2=temp（51:
100,1:
randnum=randperm（size（data2,1））;
train2=data2（randnum（1:
test2=data2（randnum（26:
data3=temp（101:
150,1:
randnum=randperm（size（data3,1））;
train3=data3（randnum（1:
test3=data3（randnum（26:
train_sample=cat（1,train1,train2,train3）;
test_sample=cat（1,test1,test2,test3）;
k=11;
kjl=zeros（1,75）;
forx=1:
75
fory=1:
result=sqrt（（test_sample（x,1）-train_sample（y,1））^2+（test_sample（x,2）-train_sample（y,2））^2+（test_sample（x,3）-train_sample（y,3））^2+（test_sample（x,4）-train_sample（y,4））^2）;
kjl（1,y）=result;
end
[B,Ind]=sort（kjl）;
m1=0;
m2=0;
m3=0;
forn=1:
k
ifInd（1,n）<
=20
m1=m1+1;
elseifInd（1,n）>
20&
&
Ind（1,n）<
=40
m2=m2+1;
else
m3=m3+1;
if（m1>
=m2&
m1>
=m3）m=1;
elseifm2>
=m1&
m2>
=m3m=2;
elsem=3;
ifx<
=25
disp（sprintf（'
第%d组数据分类后为第%d类'
x+25,m））;
elseifx>
25&
x<
=50
x+50,m））;
50&
=75
x+75,m））;
if（x<
=25&
m==1）||（x>
=50&
m==2）||（x>
=75&
m==3）
sum（1,i）=sum（1,i）+1;
end
sum（1,i）=sum（1,i）/75;
disp（sprintf（'
分类正确率为%4.2f'
sum（1,i）））
add=0;
forj=1:
第%d次分类正确率为%4.2f'
j,sum（1,j）））
add=sum（1,j）+add;
平均分类正确率为%4.2f'
add/10））
Wine
functionzx=zx（）;
wine.txt'
data_1=temp（1:
58,1:
randnum=randperm（size（data_1,1））;
train_1=data_1（randnum（1:
29）,:
test_1=data_1（randnum（30:
58）,:
data_2=temp（59:
116,1:
randnum=randperm（size（data_2,1））;
train_2=data_2（randnum（1:
test_2=data_2（randnum（30:
data_3=temp（117:
174,1:
randnum=randperm（size（data_3,1））;
train_3=data_3（randnum（1:
test_3=data_3（randnum（30:
train_sample=cat（1,train_1,train_2,train_3）;
test_sample=cat（1,test_1,test_2,test_3）;
kjl=zeros（1,87）;
87
=29
x+29,m））;
29&
=58
x+58,m））;
58&
=87
x+87,m））;
=29&
=58&
=87&
sum（1,i）=sum（1,i）/87;
4、运行结果
第26组数据分类后为第1类
第27组数据分类后为第2类
第28组数据分类后为第1类
第29组数据分类后为第1类
第30组数据分类后为第1类
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分类正确率为0.96
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分类正确率为0.94667
.....
.....
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第173组数据分类后为第3类
第174组数据分类后为第2类
分类正确率为0.8764
第32组数据分类后为第2类
第53组数据分类后为第2类
第55组数据分类后为第2类
第91组数据分类后为第1类
第97组数据分类后为第2类
第102组数据分类后为第1类
第104组数据分类后为第3类
第107组数据分类后为第3类
第111组数据分类后为第3类
第146组数据分类后为第2类
第148组数据分类后为第2类
第174组数据分类后为第3类
分类正确率为0.88764.
.....
数据表格：
项目
总类正确率
第一类正确率
第二类正确率
第三类正确率
第1次实验
0.96
1
0.92
第2次实验
0.94667
0.88
第3次实验
第4次实验
第5次实验
0.96333
0.94
第6次实验
第7次实验
0.93333
第8次实验
第9次实验
0.97333
第10次实验
0.98667
10次平均
0.936
0.944
k=7
0.8764
0.96667
0.86667
0.88764
0.76667
0.9
0.92135
0.83333
0.89888
0.93258
0.91011
0.89213
0.97667
0.85333
0.84483
5、作业收获
通过本次大作业，我对k近邻算法有了更充分的认识，熟悉了MATLAB的使用方法。
为以后的学习打下了基础。
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