K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。

能运行出结果；且初学者能看懂；可以在此基础上自己再扩展完善代码功能

KNN分类算法训练数据

代码及数据集：KNN分类算法--手写数字识别任务

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KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下： ## 导入鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() data = iris.data[:, :2] target

基于KNN分类算法手写数字识别的实现（一）——蛮力实现-附件资源

一、题目要求 用原生Python实现knn分类算法。 二、题目分析 数据来源：鸢尾花数据集（见附录Iris.txt） 数据集包含150个数据集，分为3类，分别是：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾）和Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。每类有50个数据，每个数据包含四个属性，分别是：Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）和Petal.Width（花瓣宽度）。 将得到的数据集按照7:3的比例划分，其中7为训练集，3为测试集。编写算法实现：学习训练集的数据特征来预测测试集鸢尾

目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图，展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵 KNN是机器学习十大算法之一，因为原理很好理解，有一句话：“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来实现一下吧，并在iris数据集上检验模型效果。 算法原理：看新样本与最接近的那个训练集样本属于哪一类

KNN分类算法的C++实现，采用交叉验证测试在公共数据集上的准确率。希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。