wasindoor 冰泉室内定位，一种基于wifi和地磁信号的室内定位解决方案，集成svm和knn等算法。 github地址： 本项目分为6个目录: 1、doc 这里存放项目用到的设计文档、接口文档等。 2、output 这里存放当前主干编译出来的可执行jar包,方便直接使用。 3、wascore 这里存放项目的核心类和工具，抽象层次最高。 4、wasindoor 这里存放室内定位算法的算法实现，以及提供对外的统一的定位支持接口。 5、wasserver 这里存放室内解决方案的接口框架实现，是整个项目的业务核心。 6、wasservice 这里存放室内解决方案的业务接口代码，具体实现的业务可参考doc内接口描述。 本项目已经存在ios客户端版本，可用于室内定位和室内逛商家店铺，可用于简单的聊天互动，但是鉴于ios非本人开发，所以暂时未开源， 有兴趣的朋友可在基础上补充ios、安卓、pc版本

主要介绍了以Python代码实例展示kNN算法的实际运用,这里举了一个用来预测豆瓣电影用户的性别的例子,需要的朋友可以参考下

利用OpenCV中的KNN聚类方法来实现手写数字识别，可实时在创建的窗口画板上书写数字并进行识别。内含训练用的手写数字数据，如果缺失dll文件可以下载我的另一个资源“install文件”，其中包含了联合openVINO和CUDA编译的OpenCV4.2.0版本的各个模块和dll。

机器学习_最近邻_k-近邻算法_python实现

1、sklearn库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_table('D:\datingTestSet2.txt',header = None) data=df.iloc[:,0:3] target=df.iloc[:,3] x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_spl

使用pandas和numpy实现的knn，包括了基于matplotlib的数据可视化，决策边界可视化等，喜欢研究机器学习原理的小伙伴们来下载哟～～～ 使用jupyter-notebook或者jupyter-lab玩耍哟～～～

K近邻算法，MATLAB实现k近邻算法。运行顺利，程序运行成功，欢迎下载使用。

Machine-Learning机器学习笔记 回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR), 聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift) 数字分类Digits Classification

matlab中knn代码 HSIC_RPNet An improved RPNet for HSI classification 软件环境 本代码通过MATLAB R2018a软件编写。 使用前，必须先安装一个MATLAB降维算法工具包 文件夹介绍 存储所有的数据集文件 存储程序生成的所有的图片以及论文中的相关实验数据作的折线图(为方便latex作图，以pdf文件保存) 存储libsvm函数包以及一些子函数实现 代码用途 绘制数据集的地面真值图 Indian_pines数据集的KNN分类 Indian_pines数据集的SVM分类 KSC数据集的SVM分类 Salinas数据集的SVM分类 paviaU数据集的KNN分类 paviaU数据集的SVM分类 记录了所有的实验数据以及相关的原始折线图 代码中的参数设置 此文件可绘制paviaU，Indian Pines，KSC，Salinas四种数据集的地面真值图，可直接运行，不用修改参数。 以RPNet开头的matlab脚本文件 在实验时都需要在开头修改参数，具体为： repeat 实验的重复次数，注意太小则实验结果不具备普遍性，太大则运行

matlab计算隶属度代码KNN算法检测乳腺癌 K-最近邻分类 k-最近邻域 (KNN) 算法是一种易于实现的监督学习算法。 它用于解决分类和回归问题，在工业中用于解决工业中的分类问题。 在模式识别中，K-最近邻算法（K-NN）是一种用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下，输入都由特征空间中的 K 个最接近的训练示例组成。 K-NN 是一种基于实例的学习。 在 K-NN 分类中，输出是一个类成员。 分类是由邻居的多数票完成的。 如果 K = 1，则该类是单个最近邻 [6]。 KNN 算法是由 TM Cover 和 PE Hart 在 1967 年提出的。该算法是通过使用来自已知类别的样本集的数据来使用的。 根据现有数据计算新数据要包含在样本数据集中的距离，并检查k个近邻域。 通常，距离计算使用 3 种距离函数： “欧几里得”距离 到“曼哈顿”的距离 “闵可夫斯基”是距离。 神经网络； 它是最流行的机器学习算法之一，因为它可以抵抗旧的、简单的和嘈杂的训练数据。 然而，它也有一个缺点。 例如，当用于大数据时，它需要大量的内存空间，因为它在计算距离时存储所有状态。 KNN算法的步骤：