使用C++来实现KNN算法，开发环境为visual studio 2012

文件夹里面是K~最近邻算法需要的数据集以及完整程序。

电脑通过串口传给单片机手写图片，单片机接收成功后开始做KNN算法并且给出预测结果

电脑通过串口传给单片机，单片机用KNN算法给出手写数字的预测结果，并且在液晶上显示

基于python的knn算法源代码基于python的knn算法源代码

机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别 基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能 输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据

整合了KNN算法与Tensorflow对手写识别系统的实现代码，以及训练与测试数据集

这是我发表的第一篇论文《一种基于层次分析法的改进KNN算法》的代码文档。这里面包含了AHP-KNN算法、FCD-KNN算法和论文实验代码，以及相关论文。

本算法是Iris数据集使用KNN算法的代码，KNN算法的实现是比较简单的，我使用的是最简单的KNN算法，可以作为借鉴。

利用三种距离类别构造数据邻域，对数据进行邻域分类