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。

kNN_DTW 这是使用动态时间规整的k最近邻居搜索的实现。 它以100％安全的Rust代码实现，并且不依赖任何依赖项。 它正在使用UCR_URS套件和EAPrunedDTW中建议的所有优化。 据我所知，此实现应产生最新的时间复杂度和O（n）的空间复杂度。 用法 将依赖项添加到您的Cargo.toml中，然后可以使用提供的功能 修复了有关URC套件的错误/差异 修复了排序错误UCR套件建议对查询进行排序以提高速度。 虽然排序不正确 累积边界（变量cb）以零结束。cb [i]表示从索引i到结束为止我们将累积的距离的下限。 一旦到达终点，就无法累积更多的成本。 如果最后的cb不为零，我们将要求候选序列的DTW至少比bsf好得多 使用类似于更快的EAPrunedDTW的实现 成本函数可以轻松替换 观察值可以是任何类型 可能进行多维观察 查询的信封考虑了边界约束（第一个点和最后一个点的上，下信封

faceRecgSys：使用Matlab的人脸识别系统； 算法：LBP，PCA，KNN，SVM和朴素贝叶斯

字符识别：使用机器学习算法（SVM，KNN）从图像中识别字符

推荐系统 利用MovieLens数据，Pearson相似度，分别基于User和Item构建一个简单的kNN推荐系统，并进行RMSE评价

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MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别-附件资源

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KNN结点类，用来存储最近邻的k个元组相关的信息 KNN算法主体类 KNN算法测试类，来自网络，可以运行

邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =（ x1，x2，… , xm ),  同样地，测试点的特征值也可表示成：Y =（ y1，y2，… , ym )。那我们怎么定义这两者之间的“距离”呢