如何在knn分类器（matlab）中使用k的多值求精度

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中工作，该数据库包含150个图像，其中100个图像用于培训，50个图像用于测试。 我使用此代码查找分类器的精度（k=1）：

我想找出k[1..25]的不同值的不同精度，并将结果保存在matrix matlab中。我还想绘制结果图，以查看精度随k值变化的情况。

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请帮助我更改此代码，并提前感谢

knnclavide

有一个可选的第四个参数

k

，即最近邻居的数量。您只需将

knncclassify

放入for循环中，并迭代

k

的所有值即可

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);

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PS：注意，根据MATLAB文档，

knnclavide

将在未来版本中删除，您最好使用

fitchnn

感谢您的回复，但我得到了错误文图结果：使用阀杆（第44行）的错误X必须与Y长度相同。knn1（第11行）阀杆（1:25，k）的错误；哦，对不起，我答错了。请参见编辑的

stem

语句

stem(1:25,correctRate);