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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

主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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 课件资料 感觉写的很不错，共享下。呵呵

数据挖掘课程实验作业，在参考网上一些资源的情况下完成的，实验结果正确率达将近百分之九十

matlab knnsearch() 函数 功能:使用输入数据查找k近邻 语法: Idx = knnsearch(X,Y) Idx = knnsearch(X,Y,Name,Value) [Idx,D] = knnsearch(___) 解释: Idx = knnsearch(X,Y) 为Y中的每个查询点查找X中的最近邻居，并返回Idx中最近邻居的索引(一个列向量)。Idx的行数与Y相同。 Idx = knnsearch(X,Y,Name,Value) 使用一个或多个名称–值对参数指定的附加选项返回Idx。例如，可以指定要搜索的最近邻居的数量和搜索中使用的距离度量。Name是参数名，Valu

使用matlab训练基本的神经网络，数据是使用的6类气体的数据，共有3600个，分别测试了7个分类器的性能

基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程，免积分下载版 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。

传 统 的 ＫＮＮ 文 本 分 类 算 法 是 一 种 无 监 督 的 、 无 参 数 的 、 简 单 的 、 较 流 行 的 且 容 易 实 现 的 分 类 算 法 。 但 是 ＫＮＮ 算 法 在 处 理 文 本 分 类 的 过 程 中 需 要 不 断 地 计 算 待 测 文 本 与 样 本 的 相 似 度 ， 当 文 本 数 量 更 大 时 ， 算 法 的 效 率 就 会 更 差 。 为 了 提 高 传 统 ＫＮＮ 算 法 在 文 本 分 类 中 的 效 率 ， 提 出 一 种 基 于 聚 类 的 改 进 ＫＮＮ 算 法 。 算 法 开 始 之 前 采 用 改 进 χ ２ 统 计 量 方 法 进 行 文 本 特 征 提 取 ， 再 依 据 聚 类 方 法 将 文 本 集 聚 类 成 几 个 簇 ， 最 后 利 用 改 进 的 ＫＮＮ 方 法 对 簇 类 进 行 文 本 分 类 。 实 验 对 比 与 分 析 结 果 表 明 ， 该 方 法 可 以 较 好 地 进 行 文 本 分 类