本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况

linux下书写识别小测试，使用knn,dwt算法，基于QT．提高识别率可扩展练习库．

matlab关于knn的代码 重新整理了定位相关代码，位置指纹法可参考： 对应的Github地址： 一个精简的knn定位算法（包含数据集，可直接运行） 文件说明 文件 说明 data.mat 数据集 knn_positioning_simulation.m 算法代码 使用说明 在matlab里，将这两个文件放入同一个文件夹中，运行nn_positioning_simulation。 运行结果如图： 蓝色的线b-o是真实路径，红星r*是定位算出的位置。 命令行显示KNN平均误差。 Q&A 请问楼主建立RM的20*15的空间是怎么分布的，是空旷的空间？还是哪儿有墙体 有墙，20*15*3m的空旷房间，数据是用射线跟踪仿真出来的，考虑直射路径和六条一次反射路径。 指纹数据库中坐标是不是就是行数和列数？ 可以近似这么认为。实际是20m*15m的区域，坐标就是坐标，把20*15的区域划分成网格，那些网格点（不包含边界）就是19*14个，这个就对应于指纹库中的行数和列数。 在求knn_x,knn_y为啥公式不一样，都用MOD不可以吗？ 我把欧式距离reshape成了一维的，然后再排的序，这个一维数

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测

基于机器学习，利用常用异常检测算法（Isolation Forest、CBLOF、KNN）对数据集中的异常数据进行识别及检测。 孤立森林（Isolation Forest）于2008年由西瓜书作者周志华团队提出，凭借其线性的时间复杂度与优秀的准确率被广泛应用于工业界中结构化数据的异常检测。

本资源使用KNN算法对水果特征数据（包括大小、颜色、甜度等等）进行分析，最终实现对水果进行分类的能力。资源包括KNN算法分析源码及水果特征数据（.txt格式），对初学者学习KNN算法具有很强参考和借鉴作用。 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 [2] 。 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。

统计学期末课程作业_python自定义实现CNN_KNN_NN_SVM网络模型源码+说明文件.zip 【CNN实现】 cnn1.py: LeNet+ReLU; cnn2.py: 在cnn1的基础上加宽全连接层; cnn3.py: 在cnn2的基础上修改卷积核; cnn4.py: 在cnn3的基础上修改卷积核; cnn5.py: 在cnn4的基础上加宽全连接层; cnn6.py: 在cnn3的基础上加宽全连接层; cnn7.py: 在cnn6的基础上加宽全连接层; cnn8.py: 在cnn6的基础上加入Dropout层; 等等 【KNN实现】 knn.py: 标准KNN,k=1,3,5,7,9; 【NN实现】 nn1.py: 784-800-15 (修改激活函数); nn2.py: 784-2500-2000-1500-1000-500-15 (修改激活函数); nn3.py: 在nn2的基础上修改数据预处理方式; 【SVM】 svm.py: 核函数(linear,rbf,poly,sigmoid); 另包含【运行指南】和【最终选择模型】

KNN(K最近邻)分类算法是应用最为广泛的分类算法。本文介绍传统的KNN方法的基础上,根据其不足,从降低计算复杂度提高算法的执行效率,相似度度量方法,决策规则等几方面综述KNN改进算法。

使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM