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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第149组数据分类后为第3类
第150组数据分类后为第3类
分类正确率为0.96
第27组数据分类后为第1类
第40组数据分类后为第1类
第76组数据分类后为第3类
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第96组数据分类后为第2类
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分类正确率为0.94667
.....
.....
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第52组数据分类后为第1类
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第171组数据分类后为第3类
第172组数据分类后为第3类
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。
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
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- 关 键 词:
- 模式识别 近邻