使用K-NN回归使用matlab进行预测？答案

【问题标题】：Regression using K-NN for prediction using matlab?使用K-NN回归使用matlab进行预测？
【发布时间】：2017-11-08 15:51:35
【问题描述】：

我有兴趣使用k-NN 方法来训练我的数据集，然后对样本数据集进行预测。我有一个表（tb），每个表都包含两个大小为 1X2000 的变量。让我们为简单起见，

训练数据集，X = tb(1:1500,1)

      Y = tb(1:1500,2);     % both X and Y are training datasets

现在样本测试如下，

             x = tb(1501:2000,1);
             y= tb(1501:2000,2);

现在我想使用k-NN 方法来预测给定x 值的新y 值。

我写的代码如下：

 mdl = fitcknn(X,Y,'NumNeighbors',150,'Standardize',1);
      predictedY = predict(mdl,x);

      plot(x,predictedY)

当我运行代码时，我没有得到正确的结果。

根据一些谷歌搜索，我发现这段代码不是用于回归而是用于分类。我不知道如何将 k-NN 用于回归。有什么帮助吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您不应使用ClassificationKNN.fit - 它将在未来的版本中删除。相反，您可以使用fitcknn:

model = fitcknn(X,Y,'NumNeighbors',150);

【讨论】：

谢谢你。但是当我这样做时。与训练数据集图相比，我的预测图完全错误。我附上了有问题的修改图表，请看看并告诉我你的想法？
我假设您想使用 KNN 进行分类，但看起来您想要回归。据我所知， fitcknn 只能进行分类，因此不是您想要的。不幸的是，它似乎也没有回归版本（stackoverflow.com/questions/19807294/knn-regression-in-matlab）。因此，要么自己编写代码（链接有粗略的说明），要么使用一些非线性回归。