机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。 优点 1简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，即可以用来做分类也可以用来做回归 2可用于数值型数据和离散型数据 3无数据输入假定 4适合对稀有事件进行分类 缺点 1计算复杂性高；空间复杂性高 2计算量太大，所以一般数值很大的时候不用这个，但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分 3样本不平衡问题（即某些类别的样本数量很多，某些类别的样本数量很少） 4可理解性比较差，无法给出数据的内在含义

本程序简易的实现了KNN算法，您可以输入一个点的坐标 N，再输入一个数字K，程序将会返回距离点N最近的K个点。当 然，在这之间，您首先得从文件中读取坐标点集! Good Luck! 编译环境VC++6.0 有演示程序，有源码～～ 比如：用此算法查找从10万个点当中距离A点最近的2个点，所花的时间为用for循环查找的1/200倍. 压缩包里面有算法说明文档～～

本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 需要用到： Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载。 数据说明： 数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法)： 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。 这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。 整个程序的几个部分： 1.数据的归一化处理（normalization） 2.（重要）找出与test

4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用

利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。

Java实现kNN算法

本文的结构如下： 在第二部分，主要介绍kNN算法的基本原理、思想、实现步骤、Java实现代码以及发展历程和经典论文。 第三部分是对kNN算法的诸多不足之处进行的讨论，并给出一些改进的方案。 第四部分介绍的是kNN算法如何处理多标签数据。 第五部分介绍了kNN算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。

本文首先对比通用搜索引擎与主题搜索引擎的区别，总结主题搜索引擎的优点；然后介绍目前世界上主题搜索引擎技术的发展状况。接着，综述了面向主题中文搜索引擎的设计，详细介绍涉及该领域的三个核心技术：文档分类技术、中文处理技术和网页搜集预测技术。对于以上三种技术，我们在简述已知算法的基础上，都阐述了具体系统的实现方案。其中中文切词问题作为工作的重点，在文章中有比较详尽的介绍，包括中文处理的背景知识，中文切词软件的基本原理和中文切词词典的改进。

对KNN文本分类算法进行改进,提高文本分类正确率和分类效率.

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