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BO-KNN贝叶斯优化最近邻分类预测（含K折交叉验证准确率）

BO-KNN贝叶斯优化最近邻分类预测（含K折交叉验证准确率）

首先，BO-KNN（Bayesian Optimization K-Nearest Neighbor）是一种基于贝叶斯优化的K最近邻分类预测算法，通过优化KNN中的超参数来提高分类精度。在分类预测任务中，我们需要根据数据点的特征将其分到不同的类别中。下面是MATLAB实现BO-KNN贝叶斯优化最近邻分类预测的步骤：

1. 准备数据：准备好需要处理的数据，并将其按照一定比例划分为训练集和测试集。

2. 定义模型：使用MATLAB中的ClassificationKNN库定义一个KNN分类器。

3. 定义目标函数：将KNN分类器的K值和距离权重作为超参数，定义一个目标函数，使用K折交叉验证方法评估分类器的性能。

4. 使用贝叶斯优化进行参数优化：运用MATLAB中的BayesianOptimization库实现BO-KNN算法，对KNN分类器中的超参数进行优化。

5. 测试模型：使用测试集测试训练好的BO-KNN模型，并计算其准确率。

6. 分析结果：根据测试结果进行模型性能评价和分析，并对模型进行优化，直到达到预期效果。

以下是一个简单的代码框架供参考：

% 读入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 定义KNN分类器
mdl = fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', 1);

% 定义超参数范围
vars = [
    optimizableVariable('k', [1, 10], 'Type', 'integer')
    optimizableVariable('w', [0, 1], 'Type', 'real')
];

% 定义目标函数
fun = @(x)knnCrossval(mdl, X, Y, x.k, x.w);

% 使用贝叶斯优化进行参数优化
results = bayesopt(fun, vars, ...
    'MaxObj', 20, ...
    'IsObjectiveDeterministic', true, ...
    'AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus');

% 测试模型
bestModel = fitcknn(X, Y, ...
    'NumNeighbors', results.XAtMinObjective.k, ...
    'DistanceWeight', results.XAtMinObjective.w);
y_pred = predict(bestModel, X_test);
accuracy = sum(y_pred==y_test) / length(y_test);

% 分析结果
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

在这个简单的示例中，我们定义了一个KNN分类器，并使用BO-KNN算法对其进行优化。我们将K值和距离权重作为超参数，在目标函数中使用K折交叉验证方法评估分类器的性能。后续使用贝叶斯优化库BayesianOptimization对KNN分类器中的超参数进行寻优，找到最佳的超参数组合。最后，我们使用测试集来测试训练好的BO-KNN模型，并计算其准确率。