def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount={} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] 为了赚点积分，不是灌水啊。

(⼀) 在 jupyter notebook 中，实现 KNN 算法和 Decision Trees 算法，要求有完整的注释 (⼆) ⼿手写数字识别 样本中包含1797个⼿手写数字灰度图像，每个图像⼤大⼩小为8*8，可使⽤用 numpy.load('filename.npy') 进 ⾏行行载⼊入 使⽤用留留出法拆分训练集与测试集，留留出10%作为测试集。训练KNN模型，搜索最佳的超参数k和n的取值，提 升识别准确度

python实现的KNN算法（K近邻算法），充实后可用于实现计算机图形学里的图像分类

主要为大家详细介绍了Python实现KNN邻近算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

主要介绍了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能,结合实例形式详细分析了使用KNN算法进行笔迹识别的相关库引入、操作步骤与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

python语音识别基础，基于KNN的语音分类器。含有训练语音范例。利用DTW算法提取语音mfcc谱距离，使用sklearn进行建模。支持文件读取识别以及录音识别。

python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120

这是KNN算法的实现过程，包含python程序和代码，还包括测试数据，适合入门学习

有关于Knn算法相关的Python实现，有多个实现的算法，学校课程设计还有详细的说明实验文档，非常实用

python Knn算法和错误率测试源代码，在python文件中，shape函数f返回dataset的行数，tile函数是将inMat这个测试数据每一行复制一次，总共复制了datasetsize次，argsort函数返回的是排序后的索引值！同时这个KNN算法演示文件中还包括了提取训练数据和分类标签、归一化、测试错误率等功能。