hd_knn_tree 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析。 还要与进行比较，以找出哪种模型可以更好地预测数据集。 使用的技术/框架 Rstudio Rmarkdown 使用的RStudio库 库（caTools） 图书馆（班） 图书馆（kknn） 图书馆（插入符号） 图书馆（ROCR） 库（rpart） 库（rpart.plot） 图书馆（MASS） 图书馆（tidyverse） 图书馆（ggsci） 安装R软件包 rpack <- c("kknn", "caret", "class","caTools", "ROCR", "rpart", "rpart.plot", "MASS", "tidyverse", "ggsci") install.packages(rpack) 数据集 来自UCI的包含76个代表患者状况的属性。 本文的数据集来

KNN

高维多标签分类matlab knn，svm，随机森林等算法 784维数据 分为10类

K近邻算法（KNN）是一种多分类问题的常用分类方法。本资源是K近邻算法的C++实现和Python绘制GraphViz二叉树图源码，包括KNN近邻算法的C++实现，以及graphviz同步绘制源码，方便新接触k近邻算法的同学使用。经测试可以正确使用。

Matlab高斯朴素贝叶斯算法和KNN分类算法的实现。 培训和测试数据取自UCI机器学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。数据集在Data文件夹下 注意：为了进行KNN的准确性计算，使用了留一法交叉验证。

KNN包含马氏距离和欧式距离

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针对现在机器学习的文本分类算法普遍使用的knn，支持向量机，神经网络等算法进行分类中存在的两个问题，没有考虑到语义关联对其文本的影响和受文章长短对其词频向量大小的影响，通过结合apiori算法进行改进knn算法的方法对文本分类样本进行了分类实验，结果表明，该改进算法相对于为改进前平均查准率有10%左右的提升，平均召回率有5%左右的提升,得出该方法能有效提高文本分类准确率的结论。

介绍kNN算法，用python实现三个案例，包括简单分类器搭建、约会网站改进、手写字体识别，适合工科生用来介绍算法用

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