论文研究 用于案例分类的KNN算法的改进 .pdf

包括dating.txt数据集，可用于练习k-近邻算法。2. 包括FacebookLocation.zip数据集，可用于进行基于位置的分类实验。

论文研究-改进的紧前工序分类法.pdf,  本文在“箭线网络图的紧前工序分类法”［３］的基础上，引入了最小组合的概念，给出了

针对支持向量机（SVM）在超平面附近进行不平衡数据（imbalanceddatasets）分类的不准确性，提出了一种改进SVM-KNN算法，该算法在分类阶段计算测试样本与最优超平面的距离，如果距离差大

文章目录1. KNN1.1 KNN 分类算法步骤1.2 KNN 的优缺点2. python 实现 本文将详细讲述 KNN 算法及其 python 实现 1. KNN KNN(K-Nearest Nei

#KNN分类器算法实现 #Python K-近邻算法伪代码如下, 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2) 按照距离递增次序排序

主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

NULL博文链接：https://zy3381.iteye.com/blog/1937880

其中有几个问题需要特别注意，这里只是简单的实现了KNN算法，其中还要考虑K值的选取等问题。比如这里由于是手动构造的样本数据，数据量太少，K值便不能设太大，否则对模型进行检验时会有误差。

利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。

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