简单说明这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离，有个这个距离，就可以进行分类了。python实例意外收获把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径：在python/lib/-packages目录下建立一个 xxx.pth的文件，写入自己写的模块所在的路径即可
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K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtreeKNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢
基于K-近邻算法研究手写数字（0-9）的识别问题，本文通过对手写数字的图像进行处理，提取特征向量，使用Python实现了K-近邻算法，并在此基础上开发了一个GUI测试程序。
该文件包括K近邻课件，以及java实现代码，与李航的《统计学习方法》相对应
k-近邻的分类算法，距离函数分别为欧式距离和Manhatan距离。
基于Hadoop的K近邻分类算法的研究 Hadoop K近邻 分类 算法 MapReduce
K近邻逼近分类算法是一种常见的机器学习算法，本文将提供多个示例代码供学习和参考。我们将重点介绍优化算法，通过这些算法可以提高算法的准确性和效率。这篇文章还包括数学建模中的K近邻逼近分类算法应用场景作为
基于K最近邻算法的票房预测.pptx
针对有新类的动态数据流分类算法检测新类性能不高的问题，提出一种基于k近邻的完全随机森林算法（Kcrforest）。该算法利用动态数据流中已知类样本构建完全随机森林的完全随机树，并根据叶节点平均路径长度
k近邻法(k-NN)是一种基本分类与回归方法。算法思想:给定一个数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与其最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为哪个类。 k近邻的特殊情况
这是我自己写的java代码，做任务用数据测试过 这是我自己写的代码，做任务用数据测试过 这是我自己写的代码，做任务用数据测试过
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