功能1. kNNeighborsRegressor.predict(_) 描述1. 根据一个或多个自变量（预测变量）估计连续变量（目标）的值。 请参阅脚本文件中的示例。

纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t

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:

Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp

KNN算法

使用机器学习技术预测肝炎疾病 内容 1.简介2.属性3.框图4.算法和分类器5.获得的结果6.结论 介绍 医学诊断是一项重要且非常复杂的任务，需要准确识别。 重要的是要在适当的时间诊断出疾病并尽早治愈。 肝脏是人体的重要组成部分。 影响肝功能的严重疾病之一是肝炎，它会引起肝脏炎症。 这项工作的主要目的是通过使用不同的ML工具和神经网络体系结构训练同一数据集，并选择那些诊断肝炎疾病的最佳工具来对特定数据集进行比较研究。 属性 属性 价值 年龄 否（1），是（2） 数值 否（1），是（2） 性别 否（1），是（2） 男（1），女（2） 否（1），是（2） 类固醇 否（1），是（2）v 大肝 否（1），是（2） 肝脏公司 否（1），是（2） 蜘蛛网 否（1），是（2） 抗病毒药 否（1），是（2） 疲劳 否（1），是（2） 马拉丝 否（1），是（2） 脾可触及 否

主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。

加权 K-最近邻 (WKNN) 分类器。 每个邻居样本都有一个基于它与测试样本的距离的权重。 近邻在投票中具有更大的权重。

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