最小距離分類是一種簡單且有效的分類思想，即在分類時按照預先定義的相似性度量將樣本分配給與其最近的類別。這篇文章將介紹如何使用MATLAB實現(xiàn)最小距離分類器。 使用鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進行分類 為了演示

最小距離分類是一種簡單且有效的分類思想，即在分類時按照預先定義的相似性度量將樣本分配給與其最近的類別。這篇文章將介紹如何使用MATLAB實現(xiàn)最小距離分類器。

使用鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進行分類

為了演示最小距離分類器的實現(xiàn)過程，我們將使用MATLAB自帶的鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集作為例子。該數(shù)據(jù)集包含三類鳶尾屬植物，每類有50個樣本。

加載數(shù)據(jù)集并計算平均向量

首先，我們使用MATLAB的load語句加載鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集。然后，我們計算前40個樣本的平均向量，作為每類植物的代表向量。

準備測試樣本集

接下來，我們將前40個樣本用于生成模板，并將后10個樣本作為測試樣本。同時，我們定義一個測試樣本集和對應的類別標簽。

使用最小距離分類器進行分類

利用最小距離分類器，我們可以計算測試樣本與三個類別之間的距離。然后，我們選擇距離最小的類別作為分類結(jié)果，并將其賦給類別標簽數(shù)組。

計算準確率

通過統(tǒng)計誤分類的樣本數(shù)量，我們可以計算最小距離分類器的準確率。在本例中，最小距離分類器的準確率為96.67%。

通過以上步驟，我們成功地使用MATLAB實現(xiàn)了最小距離分類器，并對鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進行了分類。最小距離分類器是一種簡單但有效的分類方法，可廣泛應用于各種領域。