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。

文件中包含SVM，CNN，KNN三种分类算法，用于机器学习和神经网络，m文件可直接调用

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。

主要为大家详细介绍了python机器学习之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

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KNN分类算法和人脸分类训练样本

随着大数据时代的到来，K最近邻（KNN）算法较高的计算复杂度的弊端日益凸显。在深入研究了KNN算法的基础上，结合MapReduce编程模型，利用其开源实现Hadoop，提出了一种基于MapReduce和分布式缓存机制的KNN并行化方案。该方案只需要通过Mapper阶段就能完成分类任务，减少了TaskTracker与JobTracker之间的通信开销，同时也避免了Mapper的中间结果在集群任务节点之间的通信开销。通过在Hadoop集群上实验，验证了所提出的并行化KNN方案有着优良的加速比和扩展性。

k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集，总共包含1055个样本，每个样本有41个real的属性和一个类标签，包含两类（RB和NRB）。我选取800条样本作为参考样本，剩下的作为测试样本。 下面是分类器的python代码： ''' kNNClassify(inp

KNN分类算法，当K=1时，计算最相似的一个点。 输入需为csv文件

为了提高k-nearest neighbor algorith m(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Ma pReduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Ma p、Co mbine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并行化。Ma p函数完成每个测试样本与训练样本之间的相似度计算,Co mbine函数作为一个本地的Reduce操作,用以减少中间计算量及通信开销,Reduce函数则根据上述函数得到的中间结果计算出k近邻并作出分