使用随机分区进行虹膜识别的4个最近邻居：Matlab脚本为IRIS数据集找到4个最近邻居（kNN）-matlab开发

% 1: 加载包含 Iris 数据及其标签的 iris.mat 文件% 分别。 % 2：随机化每次迭代的数据顺序，以便新的数据集% 训练和测试数据形成。 % % 训练数据的大小为 Nxd，其中 N 是% 测量值，d 是训练数据的变量数。 % % 同样，测试数据的大小是 Mxd，其中 M 是% 测量值，d 是测试数据的变量数。 % 3：对于测试数据中的每个观察，我们计算欧几里德距离% 来自训练数据中的每个观察。 % 4：我们评估其中的 'k' 个最近邻居并将其存储在一个％ 大批。 % 5：我们应用距离最小的标签% 5.1：在平局的情况下，我们随机标记类别。 % 6：返回类标签。 % 7：计算混淆矩阵。