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KNN算法，KD树建立与搜索python实现

使用java实现的KNN算法，并进行了二分类问题，不懂的可以交流。适合初学者使用 ，可以下载看一看

采用KNN算法对鸢尾花品种分类与预测，预测的准确率达到了96.97%，可用于故障诊断与模式识别领域。具体步骤如下： # 加载数据集 # 通过Matplotlib绘制鸢尾花每个品种的各个特征平均值的柱状图 # 划分数据集，留出法的实现数据集 # 对训练集和测试集进行索引重置，分别重置为从0开始的连续索引，得到训练集标签数据train_label、测试集标签数据test_label # 训练集特征数据train_fea、测试集特征数据test_fea # 数据归一化，由于不同特征的取值有明显的差别，取值较大的特征，特征变化往往比较大，这样会导致计算的距离结果更多地受到取值较大的特征变化的影响 # 数据集的多维特征对于距离计算是同等重要的，对特征进行归一化，即将特征的取值范围映射到0～1之间 # 建立评估函数，通过评估指标来评估模型预测的正确率

用Matlab实现了KNN算法中最近邻元素的查找，算出的结果与Spss完全一致

本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 文中代码出自《机器学习实战》CH02，可参考本站： 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版 [附源代码] KNN算法介绍 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。 KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2

根据以下视频整理的ppt，视频地址：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005709005

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用于文本分类的改进KNN算法.pdf