这里介绍两个函数,一个是画散点图的函数scatter,其调用格式为:scatter(xdata,ydata) 另一个是求出x-y之间线性系数大小的函数corrcoef,其调用格式为:corrcoef(xdata,ydata),这里要说明一点,corrcoef函数返回的是一个2*2的矩阵,(1,1)和(2,2)分别是x-x和y-y的相关系数,必定是 1,(1,2)和(2,1)分别是x...
严格意义上,fitcknn不是一个函数,而是一个类(class)。函数fitcknn()可以被认为是这个类的构造函数。这个类的主要作用是构建一个KNN分类器对象。接下来将详细介绍ficknn类,这里偷个懒,相当于翻译一下帮助文档。 构造函数 mdl = fitcknn(X,Y) 返回分类器模型对象,输入参数:X是训练数据,Y是标签。X是一个数值矩...
matlab的fitcknn用法 fitcknn函数是MATLAB中用于训练k-最近邻分类器的函数。它的用法如下:1.构建训练集和标签:首先需要准备一个训练集,每个样本都表示为一个向量,且每个样本都有一个对应的标签。训练集通常表示为一个矩阵,其中每一行表示一个样本,每一列表示该样本的一个特征。标签通常是一个列向量,其中每个元素...
一、fitcknn函数的参数介绍: 1、X:训练样本的数据特征。 3、勘探:要使用的K-近邻技术的数量,如果为空,则 fitcknn 将尝试多个数量。 4、权值:将用于计算近邻的权值函数,可选的有“欧氏距离”和“广义巡航器”。 5、预测类别:分类器将使用的投票函数,可选的投票策略有加权投票、投票与类别投票。 6、模型校验...
(testIdx); %testing labels %% KNN classification Mdl = fitcknn(trainData,trainlabel,'NumNeighbors',5,'Standardize',1); predictedLables_KNN=predict(Mdl,testData); cp=classperf(testlabel,predictedLables_KNN); err=cp.ErrorRate; accuracy=cp.CorrectRate; %% SA optimisation for feature selection ...
disp(knnModel); 4.2 训练支持向量机(SVM) 1 2 3 4 5 % 训练SVM模型 svmModel = fitcsvm(features, labels, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true); % 查看SVM模型 disp(svmModel); 5. 模型优化模型优化是通过调整超参数来提高模型的性能。MATLAB提供了fitcknn、fitcsvm等函数的超参数调优...
在MATLAB中,训练机器学习模型非常简单。我们可以使用内置的函数,如fitcknn(k近邻)、fitcsvm(支持向量机)等来训练模型。 4.1 训练kNN分类器 代码语言:matlab AI代码解释 % 提取标签列labels=data{:,end};% 训练kNN模型knnModel=fitcknn(features,labels,'NumNeighbors',5);% 查看训练得到的模型disp(knnModel); ...
% 使用MATLAB的fitcknn函数训练k-NN模型 model = fitcknn(trainImages, trainLabels, 'NumNeighbors', 3); % 预测测试集 [predictedLabels, scores] = predict(model, testImages); % 评估模型 accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy...
然后使用fitcknn()函数来训练分类器模型。 [plain] view plain copy >> Mdl = fitcknn(X,Y) Mdl = ClassificationKNN ResponseName: 'Y' CategoricalPredictors: [] ClassNames: {'setosa' 'versicolor' 'virginica'} ScoreTransform: 'none' NumObservations: 150 ...
model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs);% 标准化数据并训练 KNN 模型 % 训练多类分类模型 model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs);% 训练多类分类模型 %GRNN model3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5); % 保存模型 savemodel.mat model1 model2 model3;% 将模型保存到文件中 ...