用matlab实现KNN

项目来源：大连理工大学机器学习课设作业；满分作业； 三大任务：约会网站、手写数字识别、鸢尾花； 最全讲解报告：3.5k字详细展示思路与结论； 内含数据集以及源码。

【博客源代码】程序设计-在校整理-06 最常公共子序列与子串+2048小游戏+KNN简单实例源代码与数据文件

从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的： 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中： 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

模式识别中的KNN算法实现，基于Matlab的实现，以及剪辑近邻法的matlab实现。

包括训练数据和测试数据，博文地址https://blog.csdn.net/d1240673769/article/details/77151505

【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码.md

Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means7种机器学习算法的经典案例——亲测可用

KNN专用大数据集，这个数据集包含569例细胞活检案例，每个案例有32个乳房肿块活检图像显示的细胞核的特征。第一个特征是ID，第二个是这个案例的癌症诊断结果，癌症诊断结果用编码"M"表示恶性，B表示良性。其他30个特征是数值型的其他指标，包括细胞核的半径(Radius)、质地(Texture)、周长(Perimeter)、面积(Area)和光滑度(Smoothness)等的`均值、标准差和最大值。