假设我有一堆实例，我想找到离特定实例最近的K实例。此外，在计算距离时，我有一些权重来表示每个维度的强度。如何将这些权重与MATLAB中的KNN查找过程相结合?
有两种方法可以允许您这样做。查看knnsearch文档，您可以使用seuclidean标志执行标准化的欧几里得距离。两点之间的每个坐标差通过除以S中相应的刻度值进行缩放。S默认是每个坐标的标准偏差。您可以通过指定Scale参数手动指定这些尺度，然后指定一个矢量，其中每个组件将为您缩放每个维度，而不是每个维度的标准偏差。
或者，您可以提供自己的函数来计算两个向量之间的距离。您可以事先在工作空间中定义这些权重，然后创建一个匿名函数包装器，在计算您想要的任何距离度量时访问这些权重。匿名函数只能取两个向量，对应于KNN中两个不同的坐标向量。因此，使用这个匿名函数来访问应该已经在工作区中定义的权重，然后从那里开始。
查看:http://www.mathworks.com/help/stats/knnsearch.html