numpy复现knn最邻近算法内含数据集

计算模型： BMI指数（即身体质量指数，简称体质指数又称体重，英文为Body Mass Index，简称BMI），是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。主要用于统计用途，当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标。 BMI值原来的设计是一个用于公众健康研究的统计工具。当我们需要知道肥胖是否为某一疾病的致病原因时，我们可以把病人的身高及体重换算成BMI值，再找出其数值及病发率是否有线性关连。不过，随着科技进步，现时BMI值只是一个参考值。要真正量度病人是否肥胖，体脂肪率比BMI更准确、而腰围身高比又比体脂肪率好、但是最好的看法是看内脏脂肪（若内脏脂肪正常，就算腰围很大及体脂肪率很高，健康风险不高，日本相扑很多都是这种胖法）。因此，BMI的角色也慢慢改变，从医学上的用途，变为一般大众的纤体指标。BMI是Body Mass Index 的缩写，BMI中文是“体质指数”的意思，是以你的身高体重计算出来的。BMI是世界公认的一种评定肥胖程度的分级方法，世界卫生组织(WHO)也以B

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～～

k邻近算法代码。

旅行商问题 遗传算法 C++求解 MATLAB拟合 加权求最优

邻近算法,或者说是K最邻近算法,是一个相对简单的多分类算法，其基本工作原理为: 首先我们存在一个训练集,训练集中的每个图片都存在标签（已知图片属于哪一类）.对于我们输入的没有标签的数据，我们将新数据中的每个特征与样本集合中的数据的对应特征进行比较,计算出二者之间的距离，然后记录下与新数据距离最近的K个样本，最后选择K个数据当中类别最多的那一类作为新数据的类别。 下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形

主要为大家详细介绍了Python实现KNN邻近算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

通过KNN算法，在我们已知的带有标签和含量测试的大数据条件下，能够比较快地而且准确地获取判断出其植被带信息，从而提高工作效率和识别准确度。

FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification rule；参考文献：A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 15, No. 4, pp. 580-585.

KNN邻近算法、机器学习算法，完整源代码，直接可以运行