本专区汇聚了各类基于 KNN 开发的源码资源，共计 66 篇资源供开发者免费下载学习。
最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特
KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空
利用KNN算法对缺失的数据进行插补
正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。
KNN分类器实现原理，与matlab自带KNN分类函数功能相同，便于对KNN原理进行改进实验
向量化的实现，比循环的效率高很多。
实现如何利用KNN算法进行聚类；KNN算法在计算机视觉中的应用
用于matlabexecute main.m查看结果的knn算法
下面的代码是使用MATLAB软件对对象进行knn分类的最佳可用代码。这将为研究人员提供下一步的研究项目和研究工作。
适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN
资源描述可以用来实现KNN算法，进行分类，或者聚类，主要是给初学数据挖掘和机器学习的人来参考下，还有就是可以对学习matlab有一定的帮助，而且数据集也在里面，运行后能得到结果，可
Svm，Pca，Knn的分类程序，有一个小数据，可直接运行处结果，这三个程序是独立的，可以直观的用来比较三种不同的分类器的效果，用户也可以自己找数据。