机器学习算法之KNN算法 样本数据 具体操作方法参考 https://www.php3.cn/a/313.html

matlab 10折交叉验证知识代码分类算法评估 介绍 该项目的目标是基于以下内容评估一组分类器： 准确性 敏感性和 特异性 资料集 该项目使用的数据集是从乳腺癌数据库中获得的，可以找到。 快速描述如下： 实例数为699。 每个实例具有2种可能的类别之一：良性（65.5％）或恶性（34.5％），分别由2和4表示，稍后用-1和1代替。 每个实例具有9个按[1-10]比例缩放的属性以及类标签。 缺失的属性（总共16个）被替换为最常出现的值。 分类器 在此项目中评估的分类器以及为其属性设置的值是： 贝叶斯 概率分类器，通过基于实例具有的属性值来估计该实例最有可能属于哪个类，从而为该实例分配一个类标签。 先验概率根据data-description.txt，将良性和恶性分别设置为0.655和0.345的那些 K最近邻居 在这种情况下，对象通过其邻居的多次投票进行分类。 打破领带 如果是平局，则使用最接近的级别。 k选择 为了优化性能，将k设置为训练集大小的平方根。 通常，较大的k值会减少噪声对分类的影响，但会使类别之间的界限不那么明显。 邻居效应 为了使距离较近的邻居比距离较远的邻居贡献更多，

这是一个执行 K 近邻搜索的小而有效的工具，具有广泛的科学和工程应用，例如模式识别、数据挖掘和信号处理。 代码最初是通过矢量化实现的。 在与 John D'Errico 讨论后，我意识到我的算法会遇到大值数据的数值精度问题。 然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用 JIT 加速的简单循环是最有效的解决方案。 现在，即使后者编码在 mex 文件中，代码的性能也可以与 kd-tree 相媲美。 代码非常简单，因此也适合初学者学习knn搜索。

KNN 分类器的经典算法 MATLAB代码，测试通过，可采用不同的距离计算

使用CNN-KNN-SVM-RF的光学字符识别：使用CNN，KNN，SVM和随机森林算法的笔迹检测

单个手写数字手写例程+mnist数据集+数据集训练方法

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通过当前产品特征提取方法获得的在线评论的产品特征集具有较低的评论信息覆盖率。 为了解决这个问题，本文提出了一种基于KNN算法的产品特征提取方法。 首先建立产品特征集的分类系统。 然后我们手动提取一部分产品特征作为训练集，并根据词与分类系统之间的相似性，快速对所有评论的产品特征进行分类和提取。 最后，使用PMI算法对其进行过滤和补充，以提高产品特征集的正确率和评论信息覆盖率。 通过淘宝平台在线服装评论数据示例，证明该方法可以有效提高产品功能集的评论信息覆盖率。

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很有用 可运行 KNN学习算法实现，演示回归算法算法在计算机视觉中的应用 ，实现如何利用偏最小二乘回归模型实现数据拟合