使用matlab进行k-NN回归？

Question

我有两个表Training_table和Testing table每个包含两个大小为100的参数。我想使用k-NN进行训练training_table并使用＆＃39; Testing_table＆＃39;值。

让我们考虑一下，Training table

x = [4 5.5 6.5 8 9 10] ; y = [100 200 400 600 900 10000]

在Testing_table，

x1 = [7 8 9 ];  y1 = ?

因此，对于给定的x1值，y1的估算值是多少？

到目前为止，我已编写代码，

testing_data = size(test_data,1);
training_data = size(training_data,1);

% absolute distance between all test and training data

dist = abs(repmat(testing_data,1,training_data) - repmat(training_data(:,1)',testing_data,1));

% indicies of nearest neighbors
[~,nearest] = sort(dist,2);
% k nearest
nearest = nearest(:,1:k);

% mode of k nearest
val = reshape(training_data(nearest,2),[],k);
out_data = mode(val,2);
% if mode is 1, output nearest instead
output(output==1) = val(output==1,1);

但似乎我错了。有人可以建议或建议我犯错的地方吗？