kNN分类器的matlab开发实现

-k-NN 分类器：使用 k-最近邻算法进行分类。 最近的邻居- 搜索方法是欧氏距离-用法： [predicted_labels,nn_index,accuracy] = KNN_(3,training,training_labels,testing,testing_labels) Predicted_labels = KNN_(3,training,training_labels,testing) -输入： - k：最近邻居的数量- 数据：（NxD）训练数据； N 是样本数，D 是每个数据点的维度- 标签：训练标签- t_data: (MxD) 测试数据； M 是数据点的数量，D 是每个数据点的维度-t_labels：测试标签（默认= []） -输出： - Predicted_labels：基于k-NN的预测标签算法- nn_index：最近的训练数据点 (Mx1) 的索引。 - 准确性