邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分

本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' k Means K均值聚类 ''' # 测试 # Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.kMeansTest() # 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.biKMeansTest() # 地理位置 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.clusterClubs() from numpy import * # 导入数据集 def loadData

1.python程序 2.有数据集，可直接运行

SVM（support vector machine）支持向量机： 注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） ，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。 线性分类： 先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样： 这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如

python常见110道题汇总 包含具体代码实现以及运行结果 涵盖范围包括语法，通信，算法，线程进程，爬虫，应用等

1、有数据集 2、有SCA代码 3、装好库直接运行

基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现

遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题 人工智能课的一次作业

我用Python写的一些算法 #算法 ##排序算法：sort文件夹下面 冒泡排序 插入排序 归并排序 快速排序 随机快速排序 选择排序 堆排序 计数排序 ##查找算法 二分查找算法 第k小数选择算法 随机第k小数选择算法 计算集合中两个元素的和和一个数相等 ##动态规划 使用分治法的最大子数组（应该算成分治法） 使用自底向上方法实现的最大子数组 使用动态规划的两种方式实现的LCS（最大公共串）（下面的算法都会使用动态规划的两种方式来实现） 加权有向无环图中最短路径和最长路径 背包问题 最长回文子串(lps) ###幂乘：算法复杂度是O(lgn) ##贪心算法 活动选择问题 带权活动选择问题(其实就是一个调度问题） 分数背包问题 ###斐波那契树 使用循环实现的算法o(n) ##数论算法 欧几里得算法求解最大公约数 ##字符串匹配算法 朴素算法 Rabin-Karp算法 KMP算法 #数据结构 ##树 二叉树 使用左孩子右兄弟实现的多叉树 二叉搜索树 红黑树 动态顺序统计树 区间树 AVL树（未实现，类似于红黑树） Tries(用于处理字符串) B树(B树的中序遍历是由

基于Python实现的模拟退火算法