主要介绍了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能,结合实例形式详细分析了使用KNN算法进行笔迹识别的相关库引入、操作步骤与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =（ x1，x2，… , xm ),  同样地，测试点的特征值也可表示成：Y =（ y1，y2，… , ym )。那我们怎么定义这两者之间的“距离”呢

为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征，研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启发式优化算法在特征选择中的应用，采用基于种群的元启发式算法PSO对KNN分类器进行优化，利用提出的PSO-KNN算法进行人脸识别。使用罗技网路摄影头和ORL人脸数据库，对155位受试者的10个方位的实时脸部影像进行了实验。将提出的算法与决策表(DT)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)和传统的KNN等基准识别技术进行了比较，实验结果验证了所提方法的有效性。

这是一个简单的用C++实现KNN算法.对于初学者了解KNN算法思想会很有帮助.

主要介绍了以Python代码实例展示kNN算法的实际运用,这里举了一个用来预测豆瓣电影用户的性别的例子,需要的朋友可以参考下

1、sklearn库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_table('D:\datingTestSet2.txt',header = None) data=df.iloc[:,0:3] target=df.iloc[:,3] x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_spl

python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120

基于knn算法对minist手写数据集的分类，代码使用matlab程序，包含了.mat的数据集，对于k=1~120的测试结果，程序可直接运行

这是KNN算法的实现过程，包含python程序和代码，还包括测试数据，适合入门学习

基于Python3.6的KNN邻近算法，通过比较两组数据的多维特征待分类数据进行分类！