function?[MI1]?=KnnmutualInfo3（XYk）
%knn近鄰法估計互信息
[nxmx]?=?size（X）;??????????%?樣本點的維數：nx?*?mx
[nymy]?=?size（Y）;??????????%?輸出值的維數：ny?*?my
syms?v?n
%S?=double（?symsum（1/vv1nx）?-?log（nx））;
S=0.5772156649;
S1?=?double（symsum（1/vv1nx-1））-S;
Sk=double（symsum（1/vv1k-1））-S;
for?i=1:nx
???????gap1?=?ones（nx1）*X（i）-?X;????????????????%?【每個樣本點】與【所有樣本點】的對應元素差值?
???????dist1?=?sum（（gap1.^2）2）;
???????gap2?=?ones（nx1）*Y（i）?-?Y;????????????????%?【每個樣本點】與【所有樣本點】的對應元素差值?
???????dist2?=?sum（（gap2.^2）2）;
???????dist=dist1+?dist2;
????????[~maxR]=sort（dist）;
????????BestIndx?=maxR（1:k:）;???????????????????%?保存【行