求KNN文本分类算法java实现源码分散！！！！
# include & ltcmath & gt
# include & ltfstream & gt
使用命名空间std
#定义属性数5//属性数
#定义MAXSZ 1700//训练集的最大大小
# define max value 10000.0//最大属性值低于10000(int)
#定义K 5
结构向量{
双重属性[NATTRS]；
双classlabel
};
结构项目{
双倍距离；
双classlabel
};
struct vector trSet[MAXSZ]；//全局变量，定型集
结构项KNN[K]；//全局变量，k-near east-neighborhood集
int curTSize = 0；//定型集的当前大小
int AddtoTSet(结构向量v)
{
if(curTSize & gt；=MAXSZ) {
cout & lt& ltendl & lt& lt“训练集具有”& lt& ltMAXSZ & lt& lt“举例子！”& lt& ltendl & lt& ltendl
返回0；
}
trSet[curTSize]= v；
curtsize++；
返回1；
}
双精度距离(结构向量v1，结构向量v2)
{
双d = 0.0
双tem = 0.0
for(int I = 0；我& ltNATTRSi++)
tem+=(v 1 . attributes[I]-v2 . attributes[I])*(v 1 . attributes[I]-v2 . attributes[I])；
d = sqrt(tem)；
返回d；
}
int max(struct item KNN[])//返回距离最大的项的编号(
//应该被替换)
{
int maxNo = 0；
if(K & gt；1)
for(int I = 1；我& ltk；i++)
if(knn[i])。距离& gtknn[maxNo]。距离)
maxNo = I；
返回maxNo
} double Classify(struct vector v)//决定将标签分配给哪个类
//使用knn方法的给定输入向量
{
double DD = 0；
int maxn = 0；
int freq[K]；
double MFR eqc = 0；//类别标签出现得最频繁
int I；
for(I = 0；我& ltk；i++)
knn[i]。距离= MAXVALUE
for(I = 0；我& ltcurTSizei++)
{
dd =距离(trSet[i]，v)；
maxn = max(KNN)；//对于训练集的每个新状态，都应该更新maxn
if(DD & lt；knn[maxn]。距离){
knn[maxn]。距离= dd
knn[maxn]。classlabel = trSet[i]。classlabel
}
}
for(I = 0；我& ltk；i++)//freq[i]表示knn[i]。classlabel出现了多少次
freq[I]= 1；
for(I = 0；我& ltk；i++)
for(int j = 0；j & ltk；j++)
如果((我！= j)& amp；& amp(knn[i]。classlabel == knn[j]。classlabel))
freq[I]+= 1；
int MFR eq = 1；
mfreqC = knn[0]。classlabel
for(I = 0；我& ltk；i++)
if(freq[I]& gt；mfreq) {
MFR eq = freq[I]；//mfreq代表最多的频率
mfreqC = knn[i]。classlabel//mfreqNo是最频繁的项目号
//classlabel
}
退货mfreqC
}
void main()
{ double classlabel
双c；
双n；
结构向量trExmp
int I；
ifstream filein(" G:\ \ data \ \ for KNN \ \ data . txt ")；
if(filein . fail()){ cout & lt；& lt“无法打开data . txt”& lt；& ltendl返回；}
而(！filein.eof()) {
filein & gt& gtc；
trex MP . class label = c；
cout & lt& lttrex MP . class label & lt；& lt" ";for(int I = 0；我& ltNATTRSi++) {
filein & gt& gtn；
trex MP . attributes[I]= n；
cout & lt& lttrex MP . attributes[I]& lt；& lt" ";
} cout & lt& ltendl
如果(！AddtoTSet(trExmp))
打破；
} filein . close()；结构向量testv={{142，188，11，1159，0.5513196}，17 }；
class label = Classify(testv)；
cout & lt& lt" testv的类别是:"；
cout & lt& ltclasslabel & lt& ltendl
for(I = 0；我& ltk；i++)
cout & lt& ltknn[i]。距离& lt& lt" \ t " & lt& ltknn[i]。classlabel & lt& ltendl
//cout & lt；& ltmax(KNN)；
}