matlab进行knn分类并画图（QAQ，期末考试）

Question

长近邻分类
要求:对数据INIST1ooo0 2D进行KNN分类，K值分别取1、3、5,7,训练样本由每类的一定比例(1%,2%,5%,10%,20%)组成，其余为测试样本，计算10次分类精度的平均值和标准差，并分别画出不同K取值下平均分类精度(包括标准差)与训练样本比例的变化图，会用到histcounts、nique、round、find、 randperm、 fitcknn、 predict、 length、 mean、td、errorbar、xl abel、set以及tight_subplot等函数。
效果图如下

Answer 1

% 假设您已经加载了数据集并将其存储在变量INIST10000中
% INIST10000应该是一个包含训练样本和测试样本的矩阵

% 设置K值和训练样本比例
K_values = [1, 3, 5, 7];
train_percentages = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2];

% 初始化结果存储变量
avg_accuracies = zeros(length(K_values), length(train_percentages));
std_accuracies = zeros(length(K_values), length(train_percentages));

% 执行10次分类
num_iterations = 10;
for iter = 1:num_iterations
    for k_idx = 1:length(K_values)
        K = K_values(k_idx);
        for p_idx = 1:length(train_percentages)
            train_percentage = train_percentages(p_idx);

            % 从每个类别中随机选择训练样本和测试样本
            % 这里需要使用histcounts、unique、round、find、randperm等函数

            % 使用fitcknn训练KNN模型
            % 这里需要使用fitcknn函数

            % 使用predict函数进行预测

            % 计算分类精度
            % 这里需要使用length、mean、std等函数

            % 将结果存储到avg_accuracies和std_accuracies中
        end
    end
end

% 计算平均值和标准差
avg_avg_accuracies = mean(avg_accuracies, 1);
std_avg_accuracies = std(avg_accuracies, 1);

% 绘制平均分类精度和标准差的变化图
figure;
% 使用tight_subplot创建子图
% 这里需要使用tight_subplot、errorbar、xlabel、set等函数

若对你有用还请采纳