基于机器算法 算法的用户信息的信用预测.

主要介绍了Python语言描述KNN算法与Kd树，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。

birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析，python代码

OPENCV KNN 手寫數字辨識 / 手写数字辨识 資料來源: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/77966888 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79243651 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79236458 opencv249_knn_digital_number01[從原圖產生KNN所需訓練圖檔]-彩色轉灰階cvtColor、圖片定位+切割copyTo、圖片存檔imwrite opencv249_knn_digital_number02[從訓練圖檔實現KNN手寫數字辨識]-把圖形資料從RGB變成32F的格式convertTo、把M*N的圖像變成一維數列reshape、KNN分類器CvKNearest

实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

KNN分类算法例子KNN分类算法例子

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近，则这两个样本点之间的差异就越小，这两个样本点属于同一类别的可能性就越大。KNN分类算法利用这一基本的认知

matlab 10折交叉验证知识代码CSE-5334-数据挖掘 lin_regression_Matlab.txt包含线性回归Matlab代码。 lin_regression_Python.txt包含线性回归Python代码。 在ATNT50目录中，我们有 trainDataXY.txt 它包含45张图像。 来自类别1的图像1-9。来自类别2的图像10-18，以此类推。每个图像都是一列。 第一行是类别标签。 testDataXY.txt 它包含5张图片。 每个图像都是一列。 第一行是类别标签。 您使用训练数据训练分类器。 训练完分类器后，您就可以对testData中的数据进行分类，并将获得的类标签与那里提供的地面标签进行比较。 这两个数据是简单的训练和测试数据。 它们是预热数据，因此您可以看到分类器如何处理此简单数据。 数据集：ATNT-face-image400.txt： 文本文件。 第一行是群集标签。 第二端行：每列是一个特征向量（向量长度= 28x23）。 总计40个班级。 每个班级有10张图片。 总计40 * 10 = 400张图像 数据集：Hand-writing-26-le

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

LDA降低维度后，KNN技术分类，基于matlab 设计算法