K近邻算法 讲解

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

ipynb源文件,KNN(K-Nearest Neighbor)实现对鸢尾花数据集的分类!!

代码是可以直接运行的 方便使用 希望大家顶下

k近邻法是基本且简单的分类与回归方法。k邻法的基本做法是:对给定的训练实例点和输入实例点,首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点,然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。

K最近邻项目 介绍 K最近邻居是一种简单的算法,可以存储所有可用案例并根据相似性度量对新案例进行分类。 在这个项目中,我使用了人工数据集,并用更好的K值改进了模型。 安装 import pandas

NULL 博文链接：https://zfm-06dk.iteye.com/blog/2083459

近邻算法是非参数的统计方法，K-近邻算法则是紧邻算法的推广应用

目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。小组内部之前对MATLAB较为熟悉，但考虑到拓展知识面、方便学习等因素，最后选择Pyth

包含 基本的KNN算法的python实现 与 KD树的构建与使用 以及结合KD树的KNN算法，在提取K个最近邻值时采用了大顶堆。 内含每个函数的详细注释，并有一组测试data，经测试程序完善可用

本文给大家分享的是一段GO语言利用K近邻算法实现小说鉴黄的方法,本方法的鉴别的关键是关键是向量点的选择和阈值的判定,推荐给大家,有需要的小伙伴可以参考下。