今晚本来良心发现，连改了5、6个积累已久的潜在BUG以及需要效率优化的代码，改完已经8点了，才发现说好的机器学习笔记没写。不过还好是KNN，很友好很简单，松了一口气，大家就当休息一下换换脑子吧。 KNN算法的定义： KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类。它的思路 ...

K临近分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，然后根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据点的标签（label），也就是该数据所属的分类。 一，kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是：如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于 ...

KNN是数据挖掘中一种简单算法常用来分类，此次用来聚类实现对4种花的简单识别。 环境：python2.7+opencv3.0+windows10 原理：在使用KNN函数提取出4种花特征点以后，对需要辨认的图片提取体征点，与图库中4类花进行比较，匹配点最多的一类即视为同类。 代码： 读入图像 ...

根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的 ...

1.k-近邻算法实现 2.测试 3.实验结果 CABD 实验环境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...

一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于 ...

一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高(计算距离)、对异常值不敏感（单纯根据距离进行分类，会忽略特殊情况）、无数据输入假定（不会对数据预先进行判定）。 缺点 ...

结果是B 也可以测试其他数据；这是最简单的KNN例子，参照机器学习实战； 主要是为了 ...