我们本篇博客来学习KNN算法的原理，超参数调整，以及KNN算法应用。 kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法。 KNN算法1、算法概述2、举例3、加深理解4、算法原理5、算法超参数5.1 K值5.2 关于K的取值5.3 距离度量方式5.4 权重计算方式6、算法步骤7、使用KNN实现分类7.1 建模预测7.2 超参数对模型的影响7.3 超参数调整8、使用KNN回归预测8.1 建模预测8.2 数据标准化8.3 流水线9、KD树10、总结 1、算法概述 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

最近邻规则的聚类算法，欧式距离，起始点阈值可设定。 带有聚类效果评估。 采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证 x1 = (0,0)，x2 = (3,8) x3 = (2,2)，x4 = (1,1) x5 = (5,3)，x6 = (4,8)，x7 = (6,3)，x8 = (5,4) x9 = (6,4)，x10 = (7,5)

matlab LDA降维，KNN最邻近算法

东北财经大学-近代史-期末复习题目

广东外语外贸大学《近代史》期末考试复习资料（整合版 超全 含答案）

华南农业大学《中国近代史纲要》06-13历年期末考试试卷

华南农业大学《中国近代史纲要》期末考试复习汇总

东南大学《近代史》期末考试复习

武汉大学《中国近现代史纲要》期末考试A卷.

广东工业大学《中国近代史》期末知识点总结