基于MATLAB的KNN算法实现多分类.rar

对4组不同的信号分别采集20组,总共80组,然后经过特征提取(特征数量为8个),得到80x8的矩阵。 划分数据集:将64组数据作为训练数据,16组数据作为测试数据,4类信号在训练集和测试集的数量比例相同,将训练集和测试集整体归一化,再分别作为KNN的输入。 源程序是利用KNN算法对训练集和测试集整体归一化后的测试数据进行分类,得到分类准确率。