k 近邻算法(knn)的Python实现

k近邻算法分类器 语言 matlab 小而简单 供初学者使用

Matlab实现的Knn算法，用于数字图像分类，具有很高的准确率

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近

k最近邻算法是一种有效快速的分类算法,包括源代码和测试数据

K近邻算法。本次用matlab实现K近邻算法，希望有帮助。

python实现，具体代码讲解请看博主博客，博主名称：u010665216，文章在机器学习专栏，文章名称：K近邻算法讲解、python实现、k值的确定

spark-knn, 关于 Spark,k 最近邻算法 火花 knn wip 。Apache Spark 上的k 最近邻算法( k nn ) 。 这将使用混合溢出树方法实现高精度和搜索效率。 k nn

主要介绍了Python K最近邻从原理到实现的方法,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

这个是K近邻的改进算法，不仅适合于两类的分类也适合多类，同时这个算法解决了，当K的取值可能会从在多个类别距离相等的问题，K的取值随便取。算法非常全面完整

该压缩包包含较多python函数，利用基础python语言，逐层构建KNN框架。函数功能明确，逻辑清晰。