本资源使用KNN算法对水果特征数据（包括大小、颜色、甜度等等）进行分析，最终实现对水果进行分类的能力。资源包括KNN算法分析源码及水果特征数据（.txt格式），对初学者学习KNN算法具有很强参考和借鉴作用。 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）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。该方法在定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 [2] 。 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。

KNN(K最近邻)分类算法是应用最为广泛的分类算法。本文介绍传统的KNN方法的基础上,根据其不足,从降低计算复杂度提高算法的执行效率,相似度度量方法,决策规则等几方面综述KNN改进算法。

物流人工智能_机器学习

KNN底层实现

knn算法matlab实现，较简单，大家多指导指导

主要为大家详细介绍了Python代码实现KNN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

python机器学习KNN算法 相关代码

本实验中的KNN分类算法采用Matlab语言实现。 主函数“knnClass.m”读取训练和测试的数据文件，然后调用knn函数进行分类运算，并使用图像的形式将分类结果显示出来。

引言目录一、KNN算法1.1 距离度量1.2 k值的选择1.3 分类决策规则2.2 MPI安装及配置（以VS2019为例）2.2.1 MPI的下载及安装2.2.

在计算机上验证和测试KNN分类实验，以及sklearn里面的KNN分类算法。 二、实验目的 1、掌握KNN分类的原理 2、能够使用KNN分类算法和设置参数； 3、熟练机器学习分类的流程； 实验内容 实验步骤 ……