思路

1. 导入训练数据：5位同学各自得两门学科（数学和电子）得成绩以及对应结果（过关和没过关）
2. 选定k值
3. 输入测试样本：新来的一位同学两门学科的成绩
4. 计算和训练数据之间的距离，并排序
5. 选取距离最近的k个训练数据的结果中出现频率最高的结果作为最后预测的结果

具体代码

<code>clc
clear all
close all
warning off
x=[4 6 7 5 8];
y=[3 7 8 5 8];
c=["Fail","Pass","Pass","Fail","Pass"];
k=3;
a=6;
b=8;
distance=[];
for i=1:length(x)
    e=sqrt((x(i)-a)^2+(y(i)-b)^2);
    distance=[distance e];
end
temp=0;
gemp=0;
for i=1:length(distance)
    for j=1:(length(distance)-i)
        if(distance(j)>distance(j+1))
            temp=distance(j);
            distance(j)=distance(j+1);
            distance(j+1)=temp;
            gemp=c(j);
            c(j)=c(j+1);
            c(j+1)=gemp;
        end
    end
end
classy=[];
for i=1:k
    classy=[classy c(i)];
end
output=string(mode(categorical(classy)))/<code>

结果展示

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關鍵字: MATLAB 分类器 结果