一、作品詳細簡介

1.1附件文件夾程序代碼截圖

?全部完整源代碼，請在個人首頁置頂文章查看：

學行庫小秘_CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

1.2各文件夾說明

1.2.1 main.m主函數文件

該MATLAB代碼實現了一個基于K近鄰（KNN）算法的回歸預測模型，主要步驟及詳細解釋如下：

1. 數據導入與預處理

res = xlsread('數據集.xlsx');

• 功能：從Excel文件數據集.xlsx中讀取數據，存儲到矩陣res中。
• 注意：數據集應包含103行樣本，前7列為特征，第8列為目標變量。

2. 劃分訓練集與測試集

• 步驟：
  1. randperm(103)?生成1~103的隨機排列，實現數據隨機打亂。
  2. 前80個樣本（80%）作為訓練集，后23個樣本（23%）作為測試集。
  3. P_train/P_test：訓練/測試特征（7維），轉置為?7×M?和?7×N?矩陣。
  4. T_train/T_test：訓練/測試目標值，轉置為行向量。
  5. M和N記錄訓練/測試樣本數量。

3. 數據歸一化

• 目的：消除量綱影響，提升模型收斂速度。
• 操作：
  • 特征歸一化：對訓練集P_train歸一化到[-1, 1]，保存參數ps_input；測試集用相同參數歸一化。
  • 目標值歸一化：對T_train歸一化，保存參數ps_output；測試目標值同理。

4. 數據轉置

• 原因：MATLAB的KNN建模函數fitcknn要求輸入格式為?樣本×特征（行樣本）。
• 結果：p_train變為?80×7，t_train變為?80×1（測試集同理）。

5. 構建KNN模型

• 參數：
  • NumNeighbors=2：使用最近的2個鄰居進行預測。
  • Distance='euclidean'：采用歐氏距離計算樣本相似度。
• 輸出：訓練好的KNN模型knn。

6. 模型預測

• 結果：t_sim1和t_sim2為歸一化后的預測值。

7. 反歸一化

• 功能：將預測值轉換回原始量綱，便于結果對比。

8. 評估指標計算

(1) 均方根誤差 (RMSE)

• 意義：衡量預測值與真實值的偏差，值越小越好。

(2) 決定系數 (R2)

• 意義：模型解釋方差的比例，越接近1說明擬合越好。

(3) 平均絕對誤差 (MAE)

• 意義：預測誤差絕對值的平均值，魯棒性強于RMSE。

(4) 平均偏差誤差 (MBE)

• 意義：預測誤差的平均值，反映系統偏差（正偏高/負偏低）。

9. 結果可視化

關鍵注意事項

1. KNN用于回歸問題：
   雖然fitcknn是分類函數，但目標變量T_train為連續值時，MATLAB會自動執行回歸（預測結果為最近鄰的平均值）。
2. 維度一致性：
   多次轉置操作（'）確保訓練/預測時維度匹配（如T_train'與T_sim1對齊）。
3. 歸一化重要性：
   所有特征和目標值必須歸一化，避免數值差異導致的距離計算偏差。
4. 隨機性：
   randperm使每次運行的數據劃分不同，建議固定隨機種子（如rng(0)）以復現結果。

代碼改進建議

1. 回歸專用函數：
   嚴格回歸問題建議使用fitrknn（需MATLAB版本支持）：

1. 交叉驗證：
   使用crossval評估模型穩定性，避免過擬合：

1. K值優化：
   通過循環測試不同K值，選擇最優參數：

此代碼完整實現了KNN回歸預測流程，適用于連續目標值的預測任務（如房價預測、銷量預估等）。

圖2? main.m主函數文件部分代碼

1.2.2 數據集文件

數據集為Excel數據csv格式文件，可以方便地直接替換為自己的數據運行程序。原始數據文件包含7列特征列數據和1列輸出標簽列數據，一共包含103條樣本數據，具體如圖所示。

二、代碼運行結果展示

本代碼實現了一個基于K近鄰（KNN）算法的回歸預測模型，其核心功能是：從數據集中隨機劃分訓練集和測試集，通過數據歸一化預處理后，使用K=2的KNN模型進行訓練和預測，最后通過反歸一化得到原始量綱的預測結果，并計算多種評估指標（RMSE、R2、MAE、MBE）以及可視化展示預測值與真實值的對比效果，從而完成對連續目標變量的建模和性能評估。

三、注意事項:

1.程序運行軟件推薦Matlab 2018B版本及以上；

2.所有程序都經過驗證，保證程序可以運行。此外程序包含簡要注釋，便于理解。

3.如果不會運行，可以幫忙遠程運行原始程序以及講解和其它售后，該服務需另行付費。

4. 代碼包含詳細的文件說明，以及對每個程序文件的功能注釋，說明詳細清楚。

5.Excel數據，可直接修改數據，替換數據后直接運行即可。