本文介绍了使用标签传播预处理的KNN算法在Matlab中的实现，以解决高维数据分类问题，提高分类准确率。
基于标签传播特征提取的KNN数据分类仿真
在本文中，我们将介绍一种基于标签传播特征提取的K最近邻（KNN）算法用于数据分类的仿真。我们将使用Matlab编程语言实现该算法，并提供相应的源代码。
- 算法概述
K最近邻（KNN）是一种常用的监督学习算法，用于对未知样本进行分类。该算法的核心思想是通过测量未知样本与已知样本之间的距离，将未知样本分配给距离最近的K个已知样本所属的类别中的多数类别。
然而，KNN算法在处理高维数据时可能会受到维度灾难的影响，导致分类效果下降。为了解决这个问题，我们将引入标签传播算法作为特征提取的预处理步骤。
标签传播算法是一种半监督学习算法，它利用已知样本的标签信息来推断未知样本的标签。通过在样本之间传播标签信息，标签传播算法可以将相似的样本归为同一类别。
- 算法实现
下面是使用Matlab实现基于标签传播特征提取的KNN数据分类的源代码：
% 步骤1: 加载数据集
load('dataset.mat'
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