KNN算法的Matlab实现：数据分类

K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种非常简单但又常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。KNN算法基于实例之间的距离，通过寻找最近的K个邻居来进行预测或分类。在本文中，我们将使用Matlab来实现基于KNN算法的数据分类。

首先，让我们定义KNN算法的步骤：

1. 加载数据集：我们首先需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含已知类别的样本。

2. 数据预处理：常见的预处理步骤包括特征缩放和特征选择。在本示例中，我们将假设数据已经经过适当的预处理步骤。

3. 计算距离：对于给定的测试样本，我们需要计算其与训练集中每个样本之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

4. 选择K个最近邻：根据计算得到的距离，我们选择与测试样本最近的K个邻居。

5. 进行分类：根据K个最近邻的类别标签，我们可以使用多数投票法（Majority Voting）来确定测试样本的类别。

现在，让我们来看一下如何在Matlab中实现这些步骤。

% 步骤1：加载数据集
load('dataset.mat'