Weighted K-Nearest Neighbors (WKNN)：加权 K-Nearest Neighbors (WKNN...

加权 K-最近邻（WKNN）是一种在分类任务中常用的机器学习算法，它是K-最近邻（KNN）算法的扩展。KNN算法的基本思想是通过查找数据集中与待分类样本最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行投票来决定待分类样本的类别。然而，在WKNN中，每个邻居的影响力并不是等同的，而是根据其与待分类样本的距离进行加权。距离更近的邻居将拥有更高的权重，因此在决策过程中起到更大的作用。 在MATLAB中实现WKNN分类器，需要考虑以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**：对数据进行适当的预处理，包括缺失值处理、标准化或归一化，以确保所有特征在同一尺度上，避免距离计算时因特征尺度不同而产生的偏差。 2. **距离计算**：计算测试样本与训练集中每个样本之间的距离。常见的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在MATLAB中，可以使用`pdist`函数来计算两组数据之间的距离矩阵。 3. **权重分配**：根据计算出的距离，为每个邻居分配权重。权重通常与距离成反比，例如，可以使用倒数距离作为权重，即`weight = 1/distance`。更远的样本权重较小，近邻的权重较大。 4. **K值选择**：选择合适的K值，这会影响模型的复杂性和泛化能力。小的K值可能会引入噪声，大的K值可能导致过平滑。在MATLAB中，可以使用交叉验证（如`cvpartition`和`kfold`函数）来选择最佳的K值。 5. **分类决策**：对于测试样本，找到K个最近的邻居，根据它们的权重进行加权投票。类别是根据邻居的类别出现频率最高的那个类别来决定。在MATLAB中，可以使用自定义函数实现这个过程。 6. **模型评估**：使用测试集评估WKNN分类器的性能，常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数等。MATLAB提供了`confusionmat`和`classperf`函数来帮助进行模型性能评估。 7. **优化**：可能需要对算法进行优化，比如使用kd树或者球树等数据结构来加速近邻搜索，或者调整距离度量方式、权重函数等以提高分类效果。 在提供的压缩包文件"Weighted%20KNN.zip"中，可能包含WKNN算法的MATLAB代码实现、示例数据集以及使用说明。解压后，可以查看源代码了解具体实现细节，也可以直接运行代码来理解和应用WKNN分类器。 WKNN通过赋予最近邻不同的权重，使得分类决策更加重视最近的样本，从而在一定程度上提高了KNN算法的预测精度。在实际应用中，根据数据特性和任务需求，适当地调整权重函数和K值，能进一步优化WKNN分类器的性能。