matlab10折交叉验证knn代码-KNN_Algorithms:在数据挖掘过程中设计的算法

matlab 10折交叉验证知识代码KNN算法方法 针对数据挖掘课程设计了不同的KNN算法。 有一个与患者的癌症状况相关的数据集，具有10个不同的特征，并且是用于诊断的类部分。 “ 1”用于诊断疾病，“ 0”反之亦然。 在家庭作业中，我将种子函数用作rng（3）。 Fitcknn 使用Matlab的fitcknn作为内置函数。 代码步骤如下： a）使用randperm函数对数据集进行混洗，然后将其分为训练数据和验证数据两类。 该分区的形式为：火车集为80％，验证集为20％。 b）对于距离测量，使用欧几里得距离。 c）此分配没有交叉验证。 d）为了预测验证类别，使用了从1到100的100个不同的knn值。 e）通过使用绘图函数，我们可以观察到如何通过更改knn值来区分值。 f）最佳knn = 41且错误率选择为0.0614 Fuzzyknn，r_radius_neighbour实现 我想出了我自己的KNN函数，例如Fuzzyknn和rnearest knn。 a）我用欧几里得距离实现了模糊算法。 我在另一个脚本中编码了Fuzzyknn函数，然后将其调用到主脚本中以查看不同knn值的结果。