基于最近邻算法的苹果病害识别（附带MATLAB代码）

基于最近邻算法的苹果病害识别（附带MATLAB代码）

最近邻算法是一种常用的机器学习算法，可用于模式识别和分类任务。在本文中，我们将使用最近邻算法来实现苹果病害的识别，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含苹果图像以及对应的标签，标识图像所属的病害类别。为了简化示例，假设我们有三个病害类别：黑星病、炭疽病和健康苹果。

接下来，我们将使用MATLAB编写代码来实现最近邻算法的苹果病害识别。

% 步骤1：准备数据集
% 假设我们有一个包含训练图像和标签的结构体数组trainData，以及一个包含测试图像的结构体数组testData。
% 每个结构体包含一个图像字段img和一个标签字段label。

% 步骤2：特征提取
% 在最近邻算法中，我们需要从图像中提取特征向量用于比较。这里我们使用一个简单的方法，即将每个图像转换为灰度图像，并将其展平为一个向量。

trainFeatures = []