kNN(k-nearest neighbors algorithm) 此专案以新闻分类进行kNN范例之实作 kNN Introduction: 最近鄰居法（KNN演算法，又譯K-近鄰演算法）是一種用於分類和回歸的無母數統計方法，KNN常用來做資料分類。 KNN是一種監督式學習(Supervised Learning)，監督式學習需透過資料訓練出一個model，但KNN沒有做training的動作。 K為使用者自己定義的常數，KNN就是選擇離自己最近的K的鄰居(Data)，之後觀察哪一種類別(Tag)的鄰居最多就將自己也當成該類別。 Input: 测试文章: 1.使用ETtoday新聞作為訓練集分類。 2.使用Jieba作為分詞，取出Top 100 Words 作為每篇文章的關鍵詞。 3.取出k=3個最近鄰居作為分類依據，此外對最近的第一個鄰居作為加權*2 Output:

kNN分类基本算法库，应用时修改createDataSet里的数据集取得group与labels，通过调用classify0(新数据，group, labels, K值)方法进行分类。备注很仔细，可以参考学习。

矩阵序列matlab代码介绍 k最近邻算法（k-NN）是广泛用于分类和回归的机器学习算法。 k-NN算法被用于许多研究和工业领域，例如3维对象渲​​染，基于内容的图像检索，统计（熵和散度的估计），生物学（基因分类）等。kNN搜索的处理时间在许多应用领域，尤其是在高维空间中，仍然是瓶颈。 在这项工作中，我们尝试通过使用GPU执行kNN搜索来解决此处理时间问题。 作者 文森特·加西亚（Vincent Garcia） 埃里克·德布鲁夫（ÉricDebreuve） 米歇尔·巴劳德（Michel Barlaud） 描述 输入k-NN算法的值： 一组参考点。 查询点集。 参数k对应于要搜索的邻居数。 对于每个查询点，k-NN算法在参考点集中找到k个最近的点（k个最近的邻居）。 该算法返回（1）参考点集中k个最近点的索引（位置）和（2）k个相关联的欧几里得距离。 我们为此算法提供3种CUDA实现： knn_cuda_global使用GPU全局内存计算k-NN，以存储参考点和查询点，距离和索引。 knn_cuda_texture使用用于存储参考点的GPU纹理内存和用于存储其他阵列的GPU全局内存来计算

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AST数据集和输出数据AST数据集和输出数据共享在运行模型和输出数据的数据对应于四个方案（原始AST，AST修剪）通过次要程序，通过语义方法修剪的AST和通过两种方法修剪的AST分别存储在文件夹AST_OR，AST_MF，AST_SE，AST_SE_MF中。

摘 要：本文从手写数字识别这一较为简单的模式识别问题入手，探讨数据结构与算法在实际生活中的应用。本文研究两种手写数字识别算法——基于K-近邻算法（KNN）的手写数字识别算法和基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别算法，说明两种算法的基本原理，并对比两种算法之间的优缺点。 关键字：手写数字识别算法，KNN，CNN

使用matlab对输入数据建立Kd-tree并通过Kd-tree进行k-NN查询。k-NN查询的主要算法思路来自知乎【量化课堂】kd 树算法之详细篇

邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

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