在mathworks找到的k最近邻分类器示例matlab代码无法理解

我理解他们提供的第一个例子，因为他们清楚地解释了每一行中发生的事情。但是对于第二个例子，通常是在实践中使用最多的例子，没有解释，我很难理解它：（。下面是我遇到问题的代码行

training = [mvnrnd([ 1  1],   eye(2), 100); ...
            mvnrnd([-1 -1], 2*eye(2), 100)];
group = [repmat(1,100,1); repmat(2,100,1)];

及

这是链接->

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有人能解释一下吗，因为这不仅对我有利，对其他人也有好处。

你的代码的第一行构建了一个向量训练集，从多元正态分布中提取，以[1]和[-1-1]为中心第一类的西格玛x和西格玛y的标准偏差分别为1和1，第二类的西格玛x和西格玛y的标准偏差分别为2和2。每组（或类）取100个向量

然后构造包含组标签的组向量：前100个来自类1（

repmat（1100,1）

实际上与

个（100,1）

）相同，第二个100个来自类2（

repmat（2100,1）=个（100,1）*2

）

您引用的第二段代码实际上只生成了一个包含100个随机数据行的矩阵，所有数据行都在[-5,5]范围内，具有2个维度（因此有2列）。该矩阵用于测试分类

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您可能还习惯于在您不知道/不理解的函数上使用matlab帮助或doc函数。

+1获取帮助/doc注释。他/她可能已经这样做了，但我想在问题中看到一些证据。

sample = unifrnd(-5, 5, 100, 2);