KD树改进的K近邻算法的python实现

Implementation of k-means algorithm, python algorithm for constraining seed k-means

K-NN (K-nearest neighbor algorithm) realizes recognition of handwritten characters (C language)

K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基于实例的学习方法，属于监督学习的一种。它的基本思想是：对于一个未知类别的数据点，我们将其分类到与其最近的K个已知类别数据点中的

c++实现的一个类库，用于数字几何处理ALibraryforApproximateNearestNeighborSearching1源码2.win下测试vs工程3.pdf文档

详细介绍了用kd树进行范围搜索的基本概念和算法。

自己写的小程序 用c++实现K近邻的分类 用的平台是vs2013

模式识别中一个常用的算法，即k近邻法，用matlab编程实现代码

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35

分类器中最基本的算法，最近邻分类器，每一个样本和自己距离最近的样本比较，属于最近距离样本所属的类别。简单但是要比较所有所以有些慢

包括讲解KNN的ppt与用python实现的可以正常运行的KNN代码。