目前AI人才竞争越来越激烈，“调参侠”的时代已慢慢过去，这些事情其实根本不需要AI工程师来做，未来的研发工程师就可以承担这些了! 几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。 要想跟上时代，得武装自己，才能不被淘汰。 本篇资源将手把手教你用纯原生python代码写出KNN，即使你是零基础小白也没有关系，你将从以下几个方面来深层次全方位学习经典分类模型KNN 包括： 怎么打开文件？ 怎么进行数据预处理？ 怎么使用欧氏距离计算？ 怎么找出K个近邻？ 怎么通过等权投票的方式选出最佳？ 怎么评价模型？ 所谓“知其然，知其所以然”，希望我们都能学习过程中，逐渐成为更好的自己！

利用Python实现KNN算法，完成鸢尾花分类任务，实现步骤： 1. 数据集的准备。 (1)使用SCIKIT-LEARN的自带的鸢尾花数据集，获取数据集的后两个特征，形成原始数据集D。 (2)待决策样本集D1的产生：在原始二维特征空间，基于该数据集的两种特征取值的最小值、最大值，获取该数据集的矩形包围盒，并在该的矩形区域上下左右各个方向扩充1的基础上,以step=0.02为两种特征的采样间隔，在该矩形区域等间隔抽取离散位置，构成原始待决策的样本集D1。 (3)训练集与测试集的产生：将原始数据集D按照类别分层随机打乱，以hold-out方式划分为训练集(80%),以及测试集(20%) 2. 模型的选择 训练集的规范化预处理，并记录预处理使用的参数。 3. 基于测试集的K-近邻分类模型的评价。 (1)对测试集的每个样本进行预处理； (2)基于K值优选结果(或你设定的K值)，对预处理之后的每个测试样本进行类别预测，得到所有测试样本的类别预测结果。 (3)结合测试集各样本的类别预测结果及真实类别答案，生成混淆矩阵，并可视化混淆矩阵 .... 4.K-近邻分类模型的使用。 .....

使用python实现KNN原理，同时应用到电影分类过程中，训练集和测试集都来自李航的《统计学方法》中KNN那一章。

matlab上的KNN源代码，附多个demo

MATLAB室内定位程序仿真，基于KNN算法的室内定位算法，比较简单，能有点参考。

matlab knn源代码KNN_分类 支持 MPI 和 openMP 的 KNN 分类 程序的源代码位于Source文件夹中。 有3个版本： MPI 阻塞版本MPI_B_KNN.c MPI 非阻塞版本MPI_NB_KNN.c 串行版本Serial_KNN.c 可以在此处找到用于生成在图像文件夹中找到的结果图的数据： 编译和运行程序： 克隆这个存储库。 下载并从训练数据提取到克隆回购的目录中一个新的“文件”目录。 换句话说，提取的文件应该在repo_path/Files目录中。 转到源目录（ cd repo_path/Source ） 编译程序： 阻塞： mpicc -O3 -fopenmp functions.c MPI_B_KNN.c -o BL 非阻塞： mpicc -O3 -fopenmp functions.c MPI_NB_KNN.c -o NBL 序列号：`gcc -O3 Serial_KNN.c -o SE -lrt 在单台计算机上运行程序（以Files目录和4 个进程中提供的数据为例）： 阻塞： mpiexec -np 4 ./BL 10000 784 非阻塞： mp

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：knn_最小二乘_softsvm分类器的matlab实现_以及简单的交叉验证等_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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简易KNN模型演示，鸢尾花的分类

1、内容概要：本资源主要基于KNN算法改进约会网站的配对效果，适用于初学者学习机器学习KNN算法使用。 2、主要内容：训练集datingTestSet.txt；测试集datingTestSet2.txt；源代码KNN.py