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numpy复现knn最邻近算法内含数据集

KNN算法主要用于分类问题。 它的核心思想是： 给定一个预测目标 计算预测目标和所有样本之间的距离或者相似度 选择距离最近的前K个样本 通过投票来决定分类 sklearn包中自带的iris样本数据集，这里用这个数据集来练习knn算法。 1、iris数据集的介绍 参考：这一块内容昨天看了一篇博文，忘记地址了。 数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据。 每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 鸢尾花有三个品种：iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica。 通过这4个特征预测鸢尾花属于哪个品种。 需导入

KNN算法，KD树建立与搜索python实现

#清磁盘啦~，CSDN“网盘”真好用，感谢CSDN~ 机器学习，基于KNN算法对银行客户的历史数据进行分类分析，通过研究客户的历史行为来捕捉流失客户的特点，分析客户流失原因，从而可以在客户真正流失之前做出相应的营销干预，对客户进行挽留。

sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树 100页PPT + Python源码 + 思维导图 + 运行结果截图 sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法

使用java实现的KNN算法，并进行了二分类问题，不懂的可以交流。适合初学者使用 ，可以下载看一看

采用KNN算法对鸢尾花品种分类与预测，预测的准确率达到了96.97%，可用于故障诊断与模式识别领域。具体步骤如下： # 加载数据集 # 通过Matplotlib绘制鸢尾花每个品种的各个特征平均值的柱状图 # 划分数据集，留出法的实现数据集 # 对训练集和测试集进行索引重置，分别重置为从0开始的连续索引，得到训练集标签数据train_label、测试集标签数据test_label # 训练集特征数据train_fea、测试集特征数据test_fea # 数据归一化，由于不同特征的取值有明显的差别，取值较大的特征，特征变化往往比较大，这样会导致计算的距离结果更多地受到取值较大的特征变化的影响 # 数据集的多维特征对于距离计算是同等重要的，对特征进行归一化，即将特征的取值范围映射到0～1之间 # 建立评估函数，通过评估指标来评估模型预测的正确率

K-NN（K近邻算法）实现手写字符的识别（C语言）实现，通过VS2010平台验证通过，代码详细易懂，是该算法上手的好资料.