Matlab KNN分类共识

Question

我使用 knnclassify 共识。我尝试使用共识来查找类标签中缺失的值。

这是我的代码；

Rb = randperm(120);
Rm = randperm(120);

labeled = labeled(Rb,:);
unlabeled = unlabeled(Rm,:);

cnt = 0;
sonuc = zeros(120,1);

for i=1:120
    pred=knnclassify(unlabeled,labeled,labeledClass,10,'correlation','consensus');
    if pred>=1
        cnt=cnt+1;
        sonuc(i)= pred;
    end
end

cnt;

这是我的工作区；

我的工作空间良性和恶性我的类(class)值(value)观 http://imgbox.com/EmWvlqnv

代码不返回错误，但 pred 在所有行中返回 NaN 并返回一个警告；

Warning: Some points in data have small relative standard deviations,
making them effectively constant. Correlation metric may not be appropriate
for these points. 
> In pdist2 at 304
  In ExhaustiveSearcher.knnsearch at 207
  In knnsearch at 142
  In knnclassify at 162
  In CancerKNNConsensus at 11 

我尝试了欧几里得、余弦、城市街区和相关性。如何解决这个问题？

Answer 1

错误消息告诉您，您的某些数据的标准差和常数较小，这在使用相关距离时会导致一些问题。

matlab中的相关距离会先减去数据的均值。因此，对于常数数据向量，减去均值将得到零向量，并且常数向量与任何其他数据向量的相关性没有定义。

我解决此问题的建议如下:

1. 根据std识别这些数据点，并在使用knn clusfier之前用小std去除这些数据；
2. 标准化您的数据也可能有所帮助；
3. 尝试其他距离指标。

希望这对您有所帮助。