经典书籍《统计学习方法》李航，第3章 k近邻法(K Nearest Neighbors)-Python代码

为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型, 提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法. 该算法通过?? 近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值, 并将密度加权值引入到标准孪生支持向量回归机算法中. 算法能够很好地反映训练数据集的内在分布, 使数据点准确影响训练模型. 通过6 个UCI 数据集上的实验结果分析验证了所提出算法的有效性.

首先介绍了K-L变换和近邻法判别的原理；然后以MATLAB R2009b为实验平台，分别利用类间散布矩阵和总体散布矩阵作为K-L变换的的产生矩阵，对ORL人脸库的400幅图片进行K-L变换，一部分作为训练样本，一部分作为待识别样本，训练样本以产生特征脸空间；接着计算出待识别图片在特征脸空间的坐标，采用平均近邻法进行人脸识别。最终的实验结果给出了基于两种产生矩阵的算法时间和正确识别率，实验证明采用K-L变换对人脸提取特征很有效，本文基于K-L变换和平均近邻判别法的人脸识别的方法正确率最高可达到95%。

近邻法，k近邻法与剪辑近邻法 计算错误率

k－近邻法的错误率 最近邻法和k-近邻法的错误率上下界都是在一倍到两倍贝叶斯决策方法的错误率范围内。 在k >1的条件下，k-近邻法的错误率要低于最近邻法。 在k →∞的条件下，k-近邻法的错误率等于贝叶斯误差率。 *

画出近邻法的程序框图，对给定的分别存放在文件“riply_trn.mat”和”riply_tst.mat”中的两类样本训练集250个测试集1000个，试用近邻法，k近邻法与剪辑近邻法, 重复剪辑近邻法给出测试集的分类结果并分别计算其错误率。

基于 USPS 和 UCI 数据集的K近邻法分类 .pdf

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Cover T,Hart P.Nearest neighbor pattern classification IEEETransction on Information Theory 1967

k近邻法matlab原始码SNFpy 该软件包提供了Python的相似性网络融合（SNF）实现，该技术可将多个数据源组合到一个表示样本关系的图形中。 目录 如果您知道要去哪里，请随时跳转： 要求和安装 此软件包需要Python 3.5或更高版本。 假设您具有正确的Python版本，则可以通过打开命令终端并运行以下命令来安装此软件包： git clone https://github.com/rmarkello/snfpy.git cd snfpy python setup.py install 您可以使用以下方法从PyPi安装最新版本： pip install snfpy 目的 相似性网络融合是最初提出的一种技术，用于将来自不同来源的数据合并为一组共享的样本。 该过程的工作原理是为每个数据源构造这些样本的网络，以表示每个样本与所有其他样本的相似程度，然后将网络融合在一起。 来自原始论文的此图将方法应用于遗传数据，提供了很好的演示： 相似性网络的生成和融合过程使用一种过程来降低样本之间较弱的关系的权重。 但是，在整个数据源之间保持一致的弱关系将通过融合过程得以保留。 有关SNF背后的数学