主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程，免积分下载版 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。

KNN算法里面包括代码，数据集 。

对4组不同的信号分别采集20组，总共80组，然后经过特征提取(特征数量为8个)，得到80x8的矩阵。 划分数据集：将64组数据作为训练数据，16组数据作为测试数据，4类信号在训练集和测试集的数量比例相同，将训练集和测试集整体归一化，再分别作为KNN的输入。 源程序是利用KNN算法对训练集和测试集整体归一化后的测试数据进行分类，得到分类准确率。

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。实验结果表明，改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果，验证了对KNN算法改进的有效性和可行性。

基于RSS指纹室内定位的matalb程序，KNN算法的具体实现，毕设的一小部分，自己写的，尝试了各种优化，定位效果能忍。

本exe文件适用于win8/10 64位系统 文章请参考本人博客 CSDN MrLevo520或者简书MrLevo520，内有详细分析 1.测试数据集为datacombinlabel.txt 2.测试时注意选择路径，可参考实验截图 最后祝大家学习愉快，转载分享请注明出处，谢谢 by 哈士奇说喵 2016.9.8

这个貌似跟我之前上传过的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》有些重复，两个资源是一样的，都可以下载。 我上传了很多关于knn的东西，这个是使用的自己的手写图片，根据knn的算法原理实现的，没有使用skleran库，自己的手写图片也在里边了。

介绍kNN算法，用python实现三个案例，包括简单分类器搭建、约会网站改进、手写字体识别，适合工科生用来介绍算法用

有不少同学看到我的《Python代码实现简单的MNIST手写数字识别（适合初学者看）》博客，跟我要源代码和数据，还得邮箱一个一个回复，我直接放在资源里吧。另外还有根据knn原理写的代码，没有使用sklearn库，也上传在我的资源里了。