简便的KNN分类算法，可以处理有监督数据的分类问题，运用的是邻域粗糙集的基本概念，有兴趣的可以在本程序上再加以改进，比如加权，多粒度等等的方法。

4.K-最近邻(KNN)分类并行化算法 基本算法设计思想 K-最近邻是分类器算法中最通俗易懂的一种，计算测试样本到各训练样本的距离，取其中距离最小的K个，并根据这K个训练样本的标记进行投票得到测试样本的标记。 加权K-最近邻分类算法的思路是，在根据测试样本的标记进行投票表决时，将根据测试样本与每个训练样本间距离（或相似度）的大小决定训练样本标记的作用大小，基本原则是：距离越近的训练样本其标记的作用权重越大，反之则越小。据此，可以建立一个带加权的投票表决计算模型(比如y’ = ∑Si*yi/∑Si, k=[0,k-1],Si为取值0-1的相似度数值，yi为选取出的最邻近训练样本的分类标记值)决定以最终的测试样本的分类标记。 算法的思路清晰简单，然而对于海量数据计算量很大，耗费时间较长。

随着大数据时代的到来，K最近邻（KNN）算法较高的计算复杂度的弊端日益凸显。在深入研究了KNN算法的基础上，结合MapReduce编程模型，利用其开源实现Hadoop，提出了一种基于MapReduce和分布式缓存机制的KNN并行化方案。该方案只需要通过Mapper阶段就能完成分类任务，减少了TaskTracker与JobTracker之间的通信开销，同时也避免了Mapper的中间结果在集群任务节点之间的通信开销。通过在Hadoop集群上实验，验证了所提出的并行化KNN方案有着优良的加速比和扩展性。

k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集，总共包含1055个样本，每个样本有41个real的属性和一个类标签，包含两类（RB和NRB）。我选取800条样本作为参考样本，剩下的作为测试样本。 下面是分类器的python代码： ''' kNNClassify(inp

KNN分类算法，当K=1时，计算最相似的一个点。 输入需为csv文件

使用Knn算法对KDDcup99进行分类处理，包含部分数据集，并对数据集进行了预处理，包括特征选择，标准化，归一化等；

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

为了提高k-nearest neighbor algorith m(KNN)算法处理大数据集的能力,本文利用Ma pReduce并行编程模型,同时结合KNN算法自身的特点,给出了KNN算法在Hadoop平台下的并行化实现。通过设计Ma p、Co mbine和Reduce 3个函数,实现了KNN算法的并行化。Ma p函数完成每个测试样本与训练样本之间的相似度计算,Co mbine函数作为一个本地的Reduce操作,用以减少中间计算量及通信开销,Reduce函数则根据上述函数得到的中间结果计算出k近邻并作出分

KNN算法的c++两种不同实现，内涵两个版本的代码工程，数据集为iris,vs2013可用

1. KNN KNN被翻译为最近邻算法，顾名思义，找到最近的k个邻居，在前k个最近样本（k近邻）中选择最近的占比最高的类别作为预测类别。 如上图所示： 五角星（待预测的）要被赋予哪个类，是紫色圆形还是黄色圆形？ 1）如果k=3（实线所表示的圆），由于紫色圆形所占比例为2/3，大于黄色圆形所占的比例1/3，那么五角星将被赋予紫色圆形那个类。 2）如果k=5（虚线所表示的圆），由于黄色圆形的比例为3/5大于紫色圆形所占的比例2/5，那么五角星被赋予黄色圆形类。 通过上述这个例子，我们可以简单总结出KNN算法的计算逻辑。 1）给定测试对象，计算它与训练集中每个对象的距离。 2）圈定距离最近的k个训