🌟探索机器学习的魅力：kNN算法实现📍

大家好！今天来聊聊机器学习中的经典算法之一——k近邻算法（kNN）✨。它是一种简单但非常实用的分类与回归方法，在MATLAB中也能轻松实现哦💻！

首先，让我们了解一下kNN的基本原理🔍。这个算法的核心思想是基于数据点之间的距离来判断类别。比如，当我们需要对一个新的样本进行分类时，会先计算它与训练集中每个点的距离，然后选取最近的k个邻居，最后通过投票的方式决定新样本的类别。

接下来是如何用MATLAB编写一个简单的kNN程序🚀。第一步当然是准备数据啦>Data = [x1, x2; y1, y2; ...]；接着定义距离函数，如欧氏距离；再设置合适的k值；最后执行预测并评估模型表现。虽然代码量不大，但每一步都需要细心调试哦💪。

最后提醒一点，在实际应用中选择合适的k值非常重要，因为它直接影响着模型的效果。可以通过交叉验证等方式找到最优解。希望大家都能成功实现自己的第一个kNN项目，并从中感受到编程的乐趣💖！

机器学习 MATLAB kNN

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