基于SKLearn的KNN分类

python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器包括KNN逻辑回归决策树梯度提升AdaBoost随机森林高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯线性判别分析二次判别分析支持向量机

使用opencv库，基于KNN分类器的ocr(数字识别)，参考了opencv2.0的例子，进行了部分改编，C++的实现，欢迎下载！

KNN算法是一种简单、有效且易于实现的分类算法，可用于类域较大的分类。近年来对KNN算法的研究偏向于静态大数据集，不过，在越来越多的情况下要用KNN算法在线实时处理流数据。考虑到流式数据流量大，连续且

这是KNN算法的实现过程，包含python程序和代码，还包括测试数据，适合入门学习

将PNN、KNN扩展为可分多类。可能需要原始matlab分类工具箱函数支持，请自行下载。

NaiveBayes、KNN、Softmax分类器的对比实验代码，内含iris和wine的训练集和测试集，可以运行

用十则交叉验证进行k近邻分类的matlab源程序.

KNN是用Clojure编写的K最近邻分类器库。它支持多种开箱即用的距离函数，例如欧几里得距离、曼哈顿距离等。该库具有完整的测试覆盖率，确保算法的正确性和稳定性。用法:(use '[knn.co

sklearn中api介绍 常用的api有 accuracy_score precision_score recall_score f1_score 分别是: ​ 正确率 ​ 准确率 P ​ 召回率

1。前言 通过 sklearn 对从爬虫捉取的网页文本进行情绪分类,只是简单化的工科内容而不是理科内容(无理论分析)。 2。思路 从 MongoDB 中随机抽取数据,然后用jieba分词再进行分词,然