在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高

python实现了简单的knnk近邻算法，读取的是里面的xlsx文件，最后进行混淆矩阵评估，距离使用的欧式矩阵。

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

包含 基本的KNN算法的python实现 与 KD树的构建与使用 以及结合KD树的KNN算法，在提取K个最近邻值时采用了大顶堆。 内含每个函数的详细注释，并有一组测试data，经测试程序完善可用

机器学习K近邻算法调试代码

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 20.4 自定义函数手写数字识别 OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9的每个数字都有10个特征值。例如，数字“0”的特征值如下图所示。为了便于描述，将所有这些用于判断分类的图像称为特征图像。 下面分步骤实现手写数字的识别。 1．数据初始化 对程序中要用到的数据进行

使用Python语言实现的k-近邻算法实现手写数字识别系统代码，包含代码和训练测试集

K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢

k近邻算法

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