KNN分类器实验报告 代码全

**KNN分类器实验报告** KNN，即K-最近邻（K-Nearest Neighbors）算法，是一种基于实例的学习，也是监督学习的一种方法。它主要用于分类任务，通过找到一个新样本最近的K个已知类别的邻居，然后根据这K个邻居的类别出现频率来决定新样本的类别。KNN算法的核心思想是“物以类聚”，其工作流程主要包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：需要准备训练数据集，这通常包括特征和对应的类别标签。在这个实验中，使用了Matlab编程环境，并随机生成了两个类别的数据，分别代表动作片和爱情片，特征为打斗镜头数和接吻镜头数。 2. **计算距离**：对于新的样本，KNN算法计算其与所有训练样本之间的距离。在本实验中，采用欧氏距离作为衡量样本间相似性的标准。欧氏距离公式为：`sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2)`，其中(x1, y1)和(y1, y2)是两个样本的特征向量。 3. **选择最近邻居**：根据计算出的距离，选取距离最接近的K个样本作为邻居。 4. **类别投票**：统计K个邻居中各个类别的数量，多数类别的类别被选为新样本的预测类别。 5. **评估与优化**：通过改变K值，观察分类效果的变化，寻找最优的K值。如果K值过小，模型可能过于复杂，导致过拟合；而K值过大，则可能会引入噪声，增加分类误差。实践中，常通过交叉验证（如K折交叉验证）来确定最佳的K值。 在本实验中，使用了鸢尾花数据集（Iris dataset）来演示KNN分类器的实现。实验结果显示，K值的选择对分类性能有很大影响。当K值选取不合适时，模型的泛化能力会下降，表现为过拟合或欠拟合。为了找到最佳的K值，可以设定分类准确率的阈值，通过比较不同K值下的分类效果，选择达到或超过阈值的那个K值，通常这样的K值会得到较好的分类效果。 总结来说，KNN算法是一种简单但有效的分类工具，尤其适用于小规模数据集。然而，它也存在一些局限性，如计算量大（特别是当数据集很大时）、对异常值敏感、没有内置的降维机制等。因此，在实际应用中，通常需要结合其他技术，如特征选择、降维、数据清洗等，以提高KNN的性能。同时，理解并合理选择K值是优化KNN模型的关键步骤。