今晚本來良心發現，連改了5、6個積累已久的潛在BUG以及需要效率優化的代碼，改完已經8點了，才發現說好的機器學習筆記沒寫。不過還好是KNN，很友好很簡單，松了一口氣，大家就當休息一下換換腦子吧。 KNN算法的定義： KNN通過測量不同樣本的特征值之間的距離進行分類。它的思路 ...

K臨近分類是一種監督式的分類方法，首先根據已標記的數據對模型進行訓練，然后根據模型對新的數據點進行預測，預測新數據點的標簽（label），也就是該數據所屬的分類。 一，kNN算法的邏輯 kNN算法的核心思想是：如果一個數據在特征空間中最相鄰的k個數據中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於 ...

KNN是數據挖掘中一種簡單算法常用來分類，此次用來聚類實現對4種花的簡單識別。 環境：python2.7+opencv3.0+windows10 原理：在使用KNN函數提取出4種花特征點以后，對需要辨認的圖片提取體征點，與圖庫中4類花進行比較，匹配點最多的一類即視為同類。 代碼： 讀入圖像 ...

根據少數服從多數的投票法則(majority-voting)，讓未知實例歸類為K個最鄰近樣本中最多數的 ...

1.k-近鄰算法實現 2.測試 3.實驗結果 CABD 實驗環境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...

一、kNN算法分析 K最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法可以說是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似（即特征空間中最鄰近）的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於 ...

一、k-近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 簡單地說，K-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高(計算距離)、對異常值不敏感（單純根據距離進行分類，會忽略特殊情況）、無數據輸入假定（不會對數據預先進行判定）。 缺點 ...

結果是B 也可以測試其他數據；這是最簡單的KNN例子，參照機器學習實戰； 主要是為了 ...