利用KNN算法做多输入单输出拟合预测建模。 程序内有注释直接替换数据就可以用可以免费指导如何替换数据。 程序是MATLAB语言。 程序可以出真实值和预测值对比图线性拟合图误差图可以打印各种评价指标。最近在研究数据预测相关的内容发现KNNK-Nearest NeighborsK近邻算法在多输入单输出拟合预测建模方面有着不错的表现。今天就来跟大家分享一下如何用MATLAB实现基于KNN算法的这类建模而且代码里都加了注释大家直接替换数据就能用哦要是替换数据过程中有啥问题也可以随时问我。KNN算法原理简单回顾KNN算法的核心思想很直观对于一个新的样本它会在已有数据集中寻找K个距离最近的邻居然后根据这些邻居的类别分类问题或数值回归问题也就是我们这里的拟合预测来推断新样本的值。简单来说就是“物以类聚人以群分”在数据世界的体现。MATLAB代码实现% 1. 加载和准备数据 data load(your_data_file.txt); % 假设数据存储在txt文件中根据实际情况修改文件名 X data(:, 1:end - 1); % 特征数据除了最后一列其他都是特征 Y data(:, end); % 目标值最后一列是我们要预测的结果 % 2. 划分训练集和测试集 cv cvpartition(Y, HoldOut, 0.3); % 30%的数据作为测试集 XTrain X(training(cv), :); YTrain Y(training(cv)); XTest X(test(cv), :); YTest Y(test(cv)); % 3. 设置KNN模型参数 k 5; % 选择K值为5这个值可以根据实际情况调整 model fitcknn(XTrain, YTrain, NumNeighbors, k); % 4. 进行预测 YPred predict(model, XTest); % 5. 绘制真实值和预测值对比图 figure; scatter(YTest, YPred); xlabel(真实值); ylabel(预测值); title(真实值与预测值对比); % 6. 绘制线性拟合图 figure; fitresult polyfit(YTest, YPred, 1); fitline polyval(fitresult, YTest); plot(YTest, YPred, o, YTest, fitline, -r); xlabel(真实值); ylabel(预测值); title(线性拟合图); % 7. 绘制误差图 figure; error YTest - YPred; scatter(YTest, error); xlabel(真实值); ylabel(误差); title(误差图); % 8. 计算并打印评价指标 mse mean((YTest - YPred).^2); % 均方误差 rmse sqrt(mse); % 均方根误差 mae mean(abs(YTest - YPred)); % 平均绝对误差 fprintf(均方误差 MSE: %.4f\n, mse); fprintf(均方根误差 RMSE: %.4f\n, rmse); fprintf(平均绝对误差 MAE: %.4f\n, mae);代码分析数据加载与准备首先通过load函数读取存储在文件中的数据。假设数据文件是按列排列特征在前目标值在最后一列。我们分别提取出特征数据X和目标值Y。划分训练集和测试集使用cvpartition函数将数据划分为训练集和测试集这里设置30%的数据作为测试集。training(cv)和test(cv)分别用于获取训练集和测试集的索引从而划分出XTrain、YTrain、XTest和YTest。设置KNN模型参数定义k值为5这表示在寻找最近邻时会考虑5个邻居。然后使用fitcknn函数创建KNN模型将训练特征XTrain和训练目标YTrain传入同时设置邻居数量参数NumNeighbors。预测使用创建好的模型model对测试集特征XTest进行预测得到预测值YPred。绘图-真实值和预测值对比图通过scatter函数绘制散点图横坐标为真实值YTest纵坐标为预测值YPred方便直观对比两者关系。-线性拟合图先使用polyfit函数对真实值和预测值进行一次多项式拟合得到拟合系数fitresult。再用polyval函数根据拟合系数生成拟合直线fitline。最后通过plot函数将散点和拟合直线绘制在同一张图上。-误差图计算真实值与预测值的误差error同样通过scatter函数绘制误差与真实值的关系图观察误差分布情况。评价指标计算与打印分别计算均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE这几个指标可以帮助我们量化模型的预测性能。最后通过fprintf函数将这些指标打印出来。这样我们就完成了利用KNN算法在MATLAB中的多输入单输出拟合预测建模并且通过各种图和评价指标对模型效果进行了分析。大家赶紧试试用自己的数据跑一跑吧利用KNN算法做多输入单输出拟合预测建模。 程序内有注释直接替换数据就可以用可以免费指导如何替换数据。 程序是MATLAB语言。 程序可以出真实值和预测值对比图线性拟合图误差图可以打印各种评价指标。