基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一、数据预处理 二、knn算法预测 三、导入图片预测 (20, 20) 用自己写 ...

KNN近邻分类法（k-Nearest Neighbor）是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测 ...

二、Python实现 对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持 ...

KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错（比如下面黑色的点） 下面是KNN算法的三个例子demo， 第一个例子是根据算法原理实现 这三个代码第一个，第二个是根据底层原理实现knn算法 ...

1、KNN算法概述 　　kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 　　最简单最初 ...

邻近算法 或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 关于K最近邻算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解； 另外一篇文章也值得参考：KNN ...

一、 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个 ...

　　邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 　　kNN算法的思想非常的朴素，它选取k ...