今天来聊聊如何用Matlab实现KNN（K-近邻）算法，并结合它构建一个有趣的拓扑网络！ 🌐🔍

首先，什么是KNN？简单来说，KNN是一种经典的机器学习分类方法，通过计算数据点之间的距离，找到最相似的K个邻居，然后根据这些邻居的类别来预测新样本的标签。听起来是不是很酷？🌟

接下来，在Matlab中实现KNN其实并不复杂。你可以先导入数据集，比如使用经典的Iris数据集，然后编写代码来计算欧氏距离或曼哈顿距离，最后选出最近的K个邻居并投票决定分类结果。😉

但今天更有趣的是结合KNN构建拓扑网络！假设每个数据点是一个节点，如果两个点的距离小于某个阈值，就将它们连接起来形成边。这样，你就能得到一个直观的拓扑图啦！💡🌐

想尝试吗？动手实践一下吧！不仅能加深对KNN的理解，还能创造出属于自己的独特网络结构哦！🚀🎉

Matlab KNN 拓扑网络 机器学习