KNN是有监督的学习算法，其特点有： 1、精度高，对异常值不敏感 2、只能处理数值型属性 3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离） KNN算法步骤： 需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化 ...

一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练 ...

　　基于kd树的knn的实现原理可以参考文末的链接，都是一些好文章。 　　这里参考了别人的代码。用c语言写的包括kd树的构建与查找k近邻的程序。 　　code: 参考： 　　https://www.joinquant.com/post/2627?f ...

　　最近在看knn算法，顺便敲敲代码。 　 　　knn属于数据挖掘的分类算法。基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。俗话叫，“随大流”。 　　简单来说，KNN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新的数据进入 ...

旅行商问题 BTBU-JY143班共有30位同学，来自22个地区，我们希望在假期来一次说走就走的旅行，将所有同学的家乡走一遍。算起来，路费是一笔很大的花销，所以希望设计一个旅行方案，确保这一趟走下来 ...

随机选择一个k值 其实k值的选择非常关键，下面我们写一个循环来确定较好的k值 我们可以根据需求选择一个较好的 ...

library(lattice) xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, groups = Species, + auto.key=l ...

<转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览（附Python和R代码） 转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我 ...