随着人工智能的不断发展，机器学习汇集了多种算法，k-近邻算法作为其中一种经典算法，值得学习。

机器学习_最近邻_k-近邻算法_python实现

最近邻： import cv2 import numpy as np def function(img): height,width,channels =img.shape emptyImage=np.zeros((2048,2048,channels),np.uint8) sh=2048/height sw=2048/width for i in range(2048): for j in range(2048): x=int(i/sh) y=int(j/sw) emptyImage[i,j]=img[x,y] return emptyImage\nimg=

使用pandas和numpy实现的knn，包括了基于matplotlib的数据可视化，决策边界可视化等，喜欢研究机器学习原理的小伙伴们来下载哟～～～ 使用jupyter-notebook或者jupyter-lab玩耍哟～～～

K近邻算法，MATLAB实现k近邻算法。运行顺利，程序运行成功，欢迎下载使用。

资源关于bmp图片的几何变换，包括：旋转，缩放，近邻值，双线性，三次卷积；适合图像处理初学者学习，算法可能不是很精确，见谅！ 刚好最近在学习这个，网上找了很多资料，不是很全，所以自己写了一个上传，仅供参考

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像学习笔记 ★由于之前学习笔记（四）有对于图像三种插值的理论讲解，这里就不再赘余； 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法 一、Pycharm实现过程 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math def NN_interpolat

功能1. kNNeighbors.predict（_） 2. kNNeighbors.find(_) 描述1. 返回一个或多个测试实例的估计标签。 2. 返回 k 个最近的训练实例的索引和各自的距离。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5； 公制 = '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew） 精度= 0.6667 请

matlab，用于分类的最近邻分类器，简单易懂

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。