基于MATLAB的k近邻KNN的数据分类预测方法应用
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。
1.项目背景
在机器学习与数据挖掘领域，分类预测是常见且重要的任务之一。K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种简单高效的监督学习方法，广泛应用于模式识别、图像分类和数据预测等领域。本项目基于MATLAB平台，利用KNN算法实现对数据的分类预测，旨在通过计算样本之间的距离，找出最近的K个邻居并依据其标签信息进行分类决策。相比其他复杂模型，KNN无需训练过程，易于实现且适应性强，适用于多分类问题。通过本项目的实施，可有效提升数据分类的准确性与效率，为后续智能决策提供可靠支持。
本项目实现了基于MATLAB的k近邻KNN的数据分类预测方法应用。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 因变量柱状图
用bar()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
数据变量的相关性分析：从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
5.3 数据标准化
关键代码如下：
6.构建KNN分类模型
主要实现了基于MATLAB的k近邻KNN的数据分类预测方法应用。
6.1 构建模型
构建分类模型。
| 模型名称 | 模型参数 |
| KNN分类模型 | 'NumNeighbors', k |
| 'Standardize', true |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| KNN分类模型 | 准确率 | 0.9275 |
| 查准率 | 0.8940 | |
| 查全率 | 0.9700 | |
| F1分值 | 0.9305 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9305，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有23个样本，实际为1预测不为1的 有6个样本，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目实现了基于MATLAB的k近邻KNN的数据分类预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。