最近在学习机器学习相关知识时，偶然接触到KNN（K-Nearest Neighbors）算法，它是一种简单且实用的分类算法，特别适合初学者入门。为了加深理解，我决定用Matlab来亲手实现这个算法，并记录下整个过程。👀

首先，我们需要准备数据集，可以是经典的Iris数据集或其他自定义的数据集。接着，在Matlab中编写KNN算法的核心逻辑，包括计算样本间的距离、选择最近邻的数量以及最终的投票决策机制。💻

以下是代码的基本框架：

```matlab

function [result] = knnClassify(testData, dataSet, labels, k)

% 计算欧氏距离

diffMat = repmat(testData, size(dataSet,1), 1) - dataSet;

sqDiffMat = diffMat .^ 2;

distances = sqrt(sum(sqDiffMat, 2));

% 排序并选取前k个邻居

sortedDistIndicies = sort(distances);

topKLabels = labels(sortedDistIndicies(1:k));

% 投票选出类别

result = mode(topKLabels);

end

```

运行后，你会发现算法不仅能准确分类数据点，还能帮助我们直观地理解什么是“近朱者赤”。💡

如果你也对KNN感兴趣，不妨动手试试吧！🎉