KNN算法python实现

教你如何自己实现KNN算法 KNN算法,也称为K邻近算法,可以解决回归和分类问题,但解决分类问题才是它的优势。 KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本,然后判断这k个样本的标签,最后统

利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别; 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多。 ♦ 数据集包括数字0-9的手写体。 ♦每个数字大约有200个样本

基于knn的adaboost.M1的实现求分享

尾花数据集是入门的经典数据集.Iris数据集是常用的分类实验数据集由Fisher1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集是一类多重变量分析的数据集.在三个类别中其中有一个类别和其他两个类别是线性可

Matlab 自带KNN算法函数knnclassify实现

KNN算法原理和java实现，K最近邻分类

关于KNN算法的详细介绍，汇总了维基百科、百度文库、谷歌、BLOG大牛的KNN算法的介绍。对于初学者是个非常不错的材料。

本代码是matlab版本的KNN算法，配有测试数据

为了减少KNN算法的错误率，体现K近邻中不同样本对于分类起的作用不同，因此采用数学中的模糊理论，为每一个样本设置了属于某一类的隶属度，从而提高分类的准确率

本文档对KNN的基本思想、KNN算法的实现、KNN的优缺点、KNN的一些改进策略以及KNN在实际问题中的应用进行了综合分析