主要为大家详细介绍了基于python实现KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 需要用到： Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载。 数据说明： 数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法)： 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。 这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。 整个程序的几个部分： 1.数据的归一化处理（normalization） 2.（重要）找出与test

KNN近邻案例————关于海伦的约会

4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用

knn基于matlab的代码惯性手势识别 介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。 本文开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。 内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。 我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。 隐马尔可夫模型（HMM），K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。 实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。 指示 在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。 在MATLAB中运行“ SVM.m”脚本。（需要libsvm） 在MATLAB中运行“ KNN.m”脚本。 “ struct.mat”存储预先计算的数据。 笔记 如果使用数据库，请引用本文 谢春雨，栾尚珍，王海南，张宝昌：基于手机的手势识别基准。 CCBR 2016：432-440 接触 张宝昌

采用XML做数据库存储样本特征库，进行样本训练，可以直接加载词典后进行分本分类。也可以清空样本库，重新选择样本库进行训练

其中有几个问题需要特别注意，这里只是简单的实现了KNN算法，其中还要考虑K值的选取等问题。比如这里由于是手动构造的样本数据，数据量太少，K值便不能设太大，否则对模型进行检验时会有误差。

SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。