K最近邻算法(KNN) sklearn+python实现方式

基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现，用户相似度用Pearson相关系数进行计算。

随着人工智能的不断发展，机器学习汇集了多种算法，k-近邻算法作为其中一种经典算法，值得学习。

自己写的KNN算法模板，训练集放在combF，训练集标签放在combL，测试集样本放在combT，结果放在combR中

k近邻算法，kNearestNeighbor(KNN)，它的工作原理如下：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当输入

我们在处理数据时经常会因为数据量大而烦恼，用此算法我们可以有选择性的提取离一点最近的一些点来参加计算，这样计算效率会大大增加

K-nearest neighbor algorithm

注释清楚，容易帮您理解k近邻分类的原理。采用matlab语言编写

k近邻算法 用于多媒体信息处理 一种算法 人工智能 PPT

K近邻算法,包括手写识别系统,简易实现。以及如何使用距离测量的方法分类物品;其次我们将使用从文本文件中导入并解析数据;依据机器学习实战数据完成K近邻算法约会网站和手写数字识别系统。备注:请注意pyth

K近邻算法，MATLAB实现k近邻算法。运行顺利，程序运行成功，欢迎下载使用。