如何使用MATLAB实现最小距离分类器

最小距离分类是一种简单且有效的分类思想，即在分类时按照预先定义的相似性度量将样本分配给与其最近的类别。这篇文章将介绍如何使用MATLAB实现最小距离分类器。

使用鸢尾属植物数据集进行分类

为了演示最小距离分类器的实现过程，我们将使用MATLAB自带的鸢尾属植物数据集作为例子。该数据集包含三类鸢尾属植物，每类有50个样本。

加载数据集并计算平均向量

首先，我们使用MATLAB的load语句加载鸢尾属植物数据集。然后，我们计算前40个样本的平均向量，作为每类植物的代表向量。

准备测试样本集

接下来，我们将前40个样本用于生成模板，并将后10个样本作为测试样本。同时，我们定义一个测试样本集和对应的类别标签。

使用最小距离分类器进行分类

利用最小距离分类器，我们可以计算测试样本与三个类别之间的距离。然后，我们选择距离最小的类别作为分类结果，并将其赋给类别标签数组。

计算准确率

通过统计误分类的样本数量，我们可以计算最小距离分类器的准确率。在本例中，最小距离分类器的准确率为96.67%。

通过以上步骤，我们成功地使用MATLAB实现了最小距离分类器，并对鸢尾属植物数据集进行了分类。最小距离分类器是一种简单但有效的分类方法，可广泛应用于各种领域。

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