如何在 knn 分类器（matlab）中使用 k 的多个值找到准确性

Question

我使用 knn 分类器根据作者对图像进行分类（作者识别问题）。我在一个给定的数据库上工作，该数据库包含 150 张图像，其中 100 张图像用于训练，50 张图像用于测试。 我使用此代码来查找分类器的准确性（k=1）：

load('testdirection.mat') 
load('traindirection.mat')
load('testlabels.mat') 
load('trainlabels.mat') 
class = knnclassify(testdirection,traindirection, trainlabels);
cp = classperf(testlabels,class);
cp.CorrectRate 
fprintf('KNN Classifier Accuracy: %.2f%%\n',100*cp.CorrectRate )

我想为 k [1..25] 的不同值找到不同的精度并将结果保存在矩阵 matlab 中。我还想绘制结果以查看取决于 k 值的精度变化。 请帮助我更改此代码并提前感谢

Answer 1

knnclassify 有一个可选的第四个参数k，它是最近邻居的数量。您可以将knnclassify 放入for 循环并遍历k 的所有值。

load('testdirection.mat') 
load('traindirection.mat')
load('testlabels.mat') 
load('trainlabels.mat') 

for k=25:-1:1
    class = knnclassify(testdirection,traindirection, trainlabels, k);
    cp = classperf(testlabels,class);
    correctRate(k) = cp.CorrectRate;
end

您可以绘制结果，例如使用stem 或plot

stem(1:25,correctRate);

PS：请注意，根据 MA​​TLAB 文档，knnclassify 将在未来的版本中删除，您最好使用fitcknn。