说明： 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求： 测试集必须采用真实的数据，不能自己生成，特征向量的维度大于3 环境： VS2019+CUDA10 报告预览：https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录：https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png

K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测），内含数据和matlab代码，可运行。

这是《机器学习实战》书中KNN算法的笔记

主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

主要介绍了Python语言描述KNN算法与Kd树，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。

KNN分类算法例子KNN分类算法例子

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近，则这两个样本点之间的差异就越小，这两个样本点属于同一类别的可能性就越大。KNN分类算法利用这一基本的认知

kNN分类算法手写识别数据集

提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法，即SPSOKNN算法，该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中，粒子群跳跃式移动，掠过大量不可能成为k近邻的文档向量，并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响，从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明，在查找k近邻相同时，SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。

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