matlab计算隶属度代码-KNN_breast_cancer_artificial_intelligence:KNN_breast_canc

matlab计算隶属度代码KNN算法检测乳腺癌 K-最近邻分类 k-最近邻域 (KNN) 算法是一种易于实现的监督学习算法。 它用于解决分类和回归问题，在工业中用于解决工业中的分类问题。 在模式识别中，K-最近邻算法（K-NN）是一种用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下，输入都由特征空间中的 K 个最接近的训练示例组成。 K-NN 是一种基于实例的学习。 在 K-NN 分类中，输出是一个类成员。 分类是由邻居的多数票完成的。 如果 K = 1，则该类是单个最近邻 [6]。 KNN 算法是由 TM Cover 和 PE Hart 在 1967 年提出的。该算法是通过使用来自已知类别的样本集的数据来使用的。 根据现有数据计算新数据要包含在样本数据集中的距离，并检查k个近邻域。 通常，距离计算使用 3 种距离函数： “欧几里得”距离 到“曼哈顿”的距离 “闵可夫斯基”是距离。 神经网络； 它是最流行的机器学习算法之一，因为它可以抵抗旧的、简单的和嘈杂的训练数据。 然而，它也有一个缺点。 例如，当用于大数据时，它需要大量的内存空间，因为它在计算距离时存储所有状态。 KNN算法的步骤：