本实验包括: 基于kNN算法改进约会网站的配对效果 基于kNN算法实现手写体数字识别 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类： 不喜欢的人 (didntLike) 魅力一般的人 (smallDoses) 极具魅力的人 (largeDoses)

使用PCA以及KNN实现人脸识别。用PCA对原始图片进行降维，用KNN实现分类。

matlab最简单的代码在MATLAB中使用KNN进行人脸识别 摘要-本文主要着眼于识别一个人的身份，主要出于安全原因，这一点很重要，但它也可以用于快速访问医疗，刑事或任何类型的记录。 解决此问题很重要，因为它可以保护每个人的个人信息不被泄露。 索引词-MATLAB，图像处理，特征向量，特征值，欧几里得距离。 信号系统，PCA，图像识别，图像分割，KNN 1.引言 本文的想法是通过园区大门和Macbook或智能手机中的FaceID提出的，主要是基于MATLAB的图像处理。 我已经阅读了基于图像处理的不同算法，例如Adam算法，fisher人脸算法，反向传播神经网络等。但是我将展示使用MATLAB实现人脸识别系统的最简单方法，这里没有机器学习或卷积神经网络。需要使用网络（CNN）来识别人脸。 为了使人脸识别系统尽可能简单，我使用了基于eigenvector的识别系统。 2.要求 系统：CentOS 7.5.1804核心（RHEL 7.x） 内核：x86_64 Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 壳牌：bash 4.2.46 CPU：Intel Core2 Duo P8

CS231N-2022第一次作业: kNN图像分类器实现

糖尿病预测用KNN

1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括： （1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字''' pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png') path = open(

机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 Glucose：葡萄糖测试值 BloodPressure：血压 SkinThickness：表皮厚度 Insulin：胰岛素 BMI：身体质量指数 DiabetesPedigreeFunction：糖尿病遗传函数 Age：年龄 Outcome：是否为糖尿病 训练的过程包括数据的预处理、数据的可视化及EDA分析。 然后将数据划分成训练集和测试集，调用sklearn中的KNeighborsClassifier模型对数据进行训练。最后使用混淆矩阵、F1、精确率等指标对模型效果进行评估。 本应用实例可以方便与对KNN算法的应用过程有一个直观的了解和掌握。提升算法的应用实用性。 引入的库函数主要有如下： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test

KNN实现代码

数据处理以及超参数的理解 首先我们需要了解到，我们在进行机器学习的过程中寻求的不是让训练处的在现有的数据集上达到最佳，而是我们需要让其在真实环境中达到最佳的效果。在上一节中我们将全部的数据集全部用于训练模型中，对于我们所训练出的模型无法知道其具体的准确度便投入真实环境使用，这样的做法极具风险性，而且我们也不推荐。 解决方案：机器学习最常用的解决方案便是实现测试集和训练集的相互分离（此方法仍具有局限性，后续会补充）。具体的操作方式是：将全部数据集的80%当做训练数据集，训练出来模型后我们通过另外20%的数据（称其为测试数据集）来验证所训练出来模型的准确度。 实现代码封装： import nump

机器学习KNN分类，葡萄酒分类