python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120

基于knn算法对minist手写数据集的分类，代码使用matlab程序，包含了.mat的数据集，对于k=1~120的测试结果，程序可直接运行

推荐系统 使用Pearson和KNN的推荐系统

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

基于Python3.6的KNN邻近算法，通过比较两组数据的多维特征待分类数据进行分类！

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

KNN使用sklearn库实现癌症预测,csv文档，总共包含100条数据，可做KNN练习使用，配合我博客文章的代码使用，希望对你有帮助

FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification rule；参考文献：A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 15, No. 4, pp. 580-585.

本文来自于biaodianfu，文章主介绍了二值化、字符切割、字符识别等，使用KNN进行验证码的识别的相关内容。识别验证码的方式很多，如tesseract、SVM等。今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。本次实验采用的是CSDN的验证码做演练，相关的接口：https://download.csdn.net/index.php/rest/tools/validcode/source_ip_validate/10.5711163911089325目前接口返回的验证码共2种：纯数字、干扰小的验证码，简单进行图片去除背景、二值化和阈值处理后，使用kNN算法即可识别。字母加数字、背景有干扰、图

功能1. kNNeighbors.predict（_） 2. kNNeighbors.find(_) 描述1. 返回一个或多个测试实例的估计标签。 2. 返回 k 个最近的训练实例的索引和各自的距离。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5； 公制 = '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew） 精度= 0.6667 请