有关于Knn算法相关的Python实现，有多个实现的算法，学校课程设计还有详细的说明实验文档，非常实用

本文来自于biaodianfu，文章主介绍了二值化、字符切割、字符识别等，使用KNN进行验证码的识别的相关内容。识别验证码的方式很多，如tesseract、SVM等。今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。本次实验采用的是CSDN的验证码做演练，相关的接口：https://download.csdn.net/index.php/rest/tools/validcode/source_ip_validate/10.5711163911089325目前接口返回的验证码共2种：纯数字、干扰小的验证码，简单进行图片去除背景、二值化和阈值处理后，使用kNN算法即可识别。字母加数字、背景有干扰、图

数据挖掘 分类算法 KNN 源码 VC6.0 可直接使用

python机器学习-k近邻（KNN）算法实例-附件资源

这是一个简单的实用程序，用于对给定矩阵中的缺失数据进行插补。 假设缺失数据由 NaN 值表示。 它使用一个简单的用递归进行线性搜索以找到 k 最近邻。

python Knn算法和错误率测试源代码，在python文件中，shape函数f返回dataset的行数，tile函数是将inMat这个测试数据每一行复制一次，总共复制了datasetsize次，argsort函数返回的是排序后的索引值！同时这个KNN算法演示文件中还包括了提取训练数据和分类标签、归一化、测试错误率等功能。

knn算法 最小距离分类器: 它将各类训练样本划分成若干子类，并在每个子类中确定代表点。未知样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表点并不一定能很好地代表各类，其后果将使错误率增加

python实现KNN算法，压缩包里附txt格式的训练数据和测试数据，可直接运行。

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