fit - knn algorithm matlab code

Validación cruzada con el clasificador KNN en Matlab

Question

Estoy tratando de extender esta respuesta al clasificador knn:

load fisheriris;

% // convert species to double
isnum = cellfun(@isnumeric,species);
result = NaN(size(species));
result(isnum) = [species{isnum}];

% // Crossvalidation
vals = crossval(@(XTRAIN, YTRAIN, XTEST, YTEST)fun_knn(XTRAIN, YTRAIN, XTEST, YTEST), meas, result);

la función fun_knn es:

function testval = fun_knn(XTRAIN, YTRAIN, XTEST, YTEST)
    yknn = knnclassify(XTEST, XTRAIN, YTRAIN);      
    [~,classNet] = max(yknn,[],2);
    [~,classTest] = max(YTEST,[],2);
    [~,classTest] = find(YTEST);    
    cp = classperf(classTest, classNet);        
    testval = cp.CorrectRate;
end

Recibo este error: Ground truth must have at least two classes.

Parece que el problema es que knnclassify produce un resultado vacío. Me gustaría utilizar funcitons más modernos como fitcknn ; sin embargo, no sé cómo puedo usar el entrenamiento y la entrada de tareas para esta función.