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在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高

漏洞及其分类

python实现了简单的knnk近邻算法，读取的是里面的xlsx文件，最后进行混淆矩阵评估，距离使用的欧式矩阵。

在输出中获得的图形显示了具有嵌入维度的假邻居的百分比。代码使用 Lorenz、Rossler 和 Henon 时间序列进行了测试。

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

包含 基本的KNN算法的python实现 与 KD树的构建与使用 以及结合KD树的KNN算法，在提取K个最近邻值时采用了大顶堆。 内含每个函数的详细注释，并有一组测试data，经测试程序完善可用

机器学习K近邻算法调试代码

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 20.4 自定义函数手写数字识别 OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9的每个数字都有10个特征值。例如，数字“0”的特征值如下图所示。为了便于描述，将所有这些用于判断分类的图像称为特征图像。 下面分步骤实现手写数字的识别。 1．数据初始化 对程序中要用到的数据进行

提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一，是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值，形成空间相关性k近邻预测的参考矢量；以相关系数作为相关性的具体评价指标，从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻；采用7种回归模型进行本地的未来风速预测。荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明：使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测，优化的k近邻数量为100左右，优化的历史数据年数为10 a；空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测。