1nn分类器matlab代码-COMP3308-Introduc

1nn分类器matlab代码作业2：分类 截止期限 提交：2019年5月10日星期五晚上11:59（第10周） 逾期提交政策 延迟提交最多可延迟3天。 每天将收取5％的罚款。 逾期3天以上的作业将不被接受（即获得0分）。 截止时间为晚上11:59。 打标 这项作业值得您最终成绩的20％。 它可以单独完成，也可以成对完成（最多允许2名学生参加）。 有关如何在PASTA中设置个人或成对提交的更多信息，请参见提交详细信息部分。 任务描述 在此作业中，您将实现K最近邻算法和朴素贝叶斯算法，并使用分层交叉验证方法在真实数据集上对其进行评估。 您还将使用Weka评估同一数据集上其他分类器的性能。 最后，您将研究特征选择的效果，特别是来自Weka的基于关联的特征选择方法（CFS）。 编程语言 您的实现可以用Python，Java，C，C ++或MATLAB编写。 分配将在PASTA上自动进行测试，因此您的代码必须与本规范“输入”部分中列出的语言版本兼容。 不允许出于此分配目的使用任何内置分类库。 提交 这项作业（代码和报告）将使用PASTA提交。 但是，您还需要在Canvas中单独提交报告以进行窃检