KNN近邻

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versi

KNN 的疾病预测 Demo，真的是初学者练手的好项目。用的是 Python，数据直接从 Excel 读，配合pandas和scikit-learn起来挺顺的，逻辑清晰、代码不多，重点都在 KNN 算法上，理解了它怎么选邻居、怎么投票，预测也就不难了。嗯，模型部分其实挺“懒”的，训练过程就是把数据记住，预测的时候再去找“最像”的邻居。 Excel 的病历数据也蛮直观的，像身高、体重、血压这些都作为特征喂给模型，如果你做过数据的话，这部分应该熟。前面数据清洗那块建议重点看下，标准化、缺失值啥的不能忽略，不然预测结果偏差挺大。 KNeighborsClassifier这个类是重点，你会看到fit和

该代码在MATLAB 2015上编写，低版本可能存在兼容性问题。

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

KNN 算法的 Java 实现，写起来其实挺直观的，逻辑也不复杂，适合刚上手机器学习的同学练手。你只要搞清楚怎么量距离、怎么选最近的 K 个，投票分类就行。用 Java 来实现也蛮方便的，数据结构清晰，扩展性也不错。 距离计算的方式可以选常见的，比如欧氏距离、曼哈顿距离，你可以封装成一个DistanceCalculator类，方便后期扩展。预测的时候，把每个样本和待预测的样本一一对比，存一下距离，排序，挑前 K 个出来。 类设计也别太复杂，一个Sample类搞定特征和标签，再加一个KNN类负责训练和预测。预测的时候调用predict()，传入新样本，它会自动返回分类结果，蛮好用的。 如果你数据

KNN 算法的核心代码，逻辑清晰不啰嗦，变量命名也比较友好，看一眼就能猜出用途。整个流程写得挺规范，从数据预到距离计算，再到最终分类，步骤齐全。你要是正在啃 KNN 的实现逻辑，这份代码真的能帮你理清楚不少东西，尤其是那块欧式距离的写法，还挺干净的。 KNN 的主体代码用的是比较基础的写法，没什么黑魔法，适合上手不久的朋友。比如距离函数，直接用np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))，简单明了；分类部分也就是投票统计，用个字典配合max函数，思路清爽。 如果你想系统了解 KNN，建议看看这几个文章：KNN 算法的机器学习应用总结 ppt、用 Python 实现 KNN 分类算

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

案例包括R语言程序调试、开发文本数据处理与挖掘的函数、各种可视化图集（具体可参考博客中展示的一部分），k近邻与加权k近邻，以及最终的模型预测。数据量为140多万记录，针对不同的预测变量进行了汇总。自己编写了针对k近邻与加权k近邻的十折交叉验证程序，并进行了可视化展示。整个项目过程全程没有使用R语言中现有的包，所有代码都是独立编写的。对于想要提升R编程能力的同学，这个项目将是一个绝佳的选择。谢谢大家支持！

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

R 语言中的KNN 模型实现简单，适合用来做分类任务，尤其是对于一些基础数据集，效果还不错。像鸢尾花数据集这种小型数据集，用KNN分类算法来做预测挺合适的。它的原理其实直白，就是根据数据点之间的距离来判断分类，直观而有效。你可以通过使用 R 中的内置函数，像knn()，直接实现，操作也简便。 你如果还不太熟悉 R 语言的分类算法，推荐看看一些相关资源，像这篇KNN_model.R的实现，帮你理清思路。对于更进阶的需求，也可以尝试结合其他方法，比如在 R 中实现的DPGMMDirichlet模型，做更复杂的高斯混合模型。 ，如果你习惯用 Python，Python 中的 KNN 实现也是挺方便的