思路

1. 導入訓練數據：5位同學各自得兩門學科（數學和電子）得成績以及對應結果（過關和沒過關）
2. 選定k值
3. 輸入測試樣本：新來的一位同學兩門學科的成績
4. 計算和訓練數據之間的距離，並排序
5. 選取距離最近的k個訓練數據的結果中出現頻率最高的結果作為最後預測的結果

具體代碼

<code>clc
clear all
close all
warning off
x=[4 6 7 5 8];
y=[3 7 8 5 8];
c=["Fail","Pass","Pass","Fail","Pass"];
k=3;
a=6;
b=8;
distance=[];
for i=1:length(x)
    e=sqrt((x(i)-a)^2+(y(i)-b)^2);
    distance=[distance e];
end
temp=0;
gemp=0;
for i=1:length(distance)
    for j=1:(length(distance)-i)
        if(distance(j)>distance(j+1))
            temp=distance(j);
            distance(j)=distance(j+1);
            distance(j+1)=temp;
            gemp=c(j);
            c(j)=c(j+1);
            c(j+1)=gemp;
        end
    end
end
classy=[];
for i=1:k
    classy=[classy c(i)];
end
output=string(mode(categorical(classy)))/<code>

結果展示

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