适合新手练习 学习KNN算法 程序是由python3写成，包含所需的数据集。可运行

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，印刷数字识别率极高，内涵训练样本。

OpenCV4.5.2、Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%

基于KNN的数字识别 源代码及数据的github地址： https://github.com/w1449550206/KNN-Handwritten-digit-recognition-based-on-KNN 点此可直达 import numpy as np # 图片后缀为bmp import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier img_path = './data/3/3_10.bmp' arr_img = plt.imread(img

基于python的手写数字识别（KNN算法）-附件资源

KNN约会数据.zip

含4个文件，csv有标签和无标签，text有标签和无标签。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

使用python利用机器学习中经典的KNN算法，进行手写汉字识别

KNN实现水果分类的数据集KNN实现水果分类的数据集，KNN实现水果分类的数据集，KNN实现水果分类的数据集

带有SVM-KNN的心电图数据对胎儿状态的分类-使用克涅姆的决策树：使用SVM，KNN和使用Knime的决策树对心电图数据进行胎儿状态的分类