nearestneighbor.m

模式识别问题最近邻算法的matlab实现

clear;
load data_for_PR;
%由于data各维数据差距很大，故先平滑数据。
%经此处理后数据都落在[0,0.8)中，实践证明取4次log效果最好.识别度达到39/44=0.8864
data=log(1+log(1+log(1+log(1+data))));
%上面平滑过程保证0分量依然为0，现在去除0分量
i=1;
while i~=size(data,1)
    if data(i,:)==0
        data(i,:)=[];
    else
        i=i+1;
    end
end

%共176个数据，4类数据分别有44 46 47 24 44 个
%这里取第4k(k为整数)共176/4=44个个元素为测试集，其余为训练集            
RightCount=0;
for test=4:4:176
    MinIndex=1;MinDiff=Inf;
    for train=1:176
        if mod(train,4)~=0
        Diff(train,test/4)=sum((data(:,train)-data(:,test)).^2);   %欧式距离
            if Diff(train,test/4)<MinDiff  %取最小欧式距离的向量下标
             MinDiff=Diff(train,test/4);MinIndex=train;
            end
        end
    end
    if        label(test)==label(MinIndex); 
        RightCount=RightCount+1;
    end
end
Acuracy=RightCount/44;
sprintf('44个数据识别%d个，正确率为:  %f',RightCount,Acuracy)