python_KNN算法.zip

机器学习实战Knn算法的python实现，训练数据，测试数据。

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代

主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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Python实现KNN（K-近邻）算法的示例代码

04-Iris-KNN.py是一份基于Python语言实现的鸢尾花分类KNN算法的代码文件。该算法是一种简单却有效的分类器，常用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。鸢尾花数据集是一个经典的分类问

in the python module: kNN.py

KNN是实现对给定数据进行分类,基本原理是选取与待测数据距离最近的K个训练数据,这K个训练数据中同一类别数目最多的那一个即为待测数据的识别类别