使用KNearestNeighbor进行实验 前言 在模式识别和机器学习中，k最近邻算法（或简称k-NN）是用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下，输入都包含的特征空间中的k个最接近的训练示例 实验 我开始这项工作，以比较在有无数据归一化的情况下，由KNN算法进行分类的准确性。 对于算法的准确性，我们是指正确分类的实例的百分比。 使用库sklearn用Python编写了代码，并且从流行的存储库UCI中下载了四个使用的数据集。 虹膜数据集[链接]（ ） 脑电图眼图状态 种子数据集 魔术伽玛望远镜 为了在终端上运行代码类型python knn_main.py ：计算K等于1,3,5,10的KNN。 结果 虹膜数据集：150个样本 1NN的精度：0.9533-带有归一化步骤的1NN的精度：0.9467 3NN的精度：0.9600-3NN归一化步骤的精度：0.9400 5NN的精度

使用机器学习技术预测肝炎疾病 内容 1.简介2.属性3.框图4.算法和分类器5.获得的结果6.结论 介绍 医学诊断是一项重要且非常复杂的任务，需要准确识别。 重要的是要在适当的时间诊断出疾病并尽早治愈。 肝脏是人体的重要组成部分。 影响肝功能的严重疾病之一是肝炎，它会引起肝脏炎症。 这项工作的主要目的是通过使用不同的ML工具和神经网络体系结构训练同一数据集，并选择那些诊断肝炎疾病的最佳工具来对特定数据集进行比较研究。 属性 属性 价值 年龄 否（1），是（2） 数值 否（1），是（2） 性别 否（1），是（2） 男（1），女（2） 否（1），是（2） 类固醇 否（1），是（2）v 大肝 否（1），是（2） 肝脏公司 否（1），是（2） 蜘蛛网 否（1），是（2） 抗病毒药 否（1），是（2） 疲劳 否（1），是（2） 马拉丝 否（1），是（2） 脾可触及 否

主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下

ros系统下，激光雷达在欧几里德聚类的基础上找到最近点和最近距离，并通过msg发布出去，具体参见https://blog.csdn.net/m0_53567875/article/details/121159793

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。

加权 K-最近邻 (WKNN) 分类器。 每个邻居样本都有一个基于它与测试样本的距离的权重。 近邻在投票中具有更大的权重。

这个工具可以保存你的协方差矩阵，把它们变成真正具有你需要的属性的东西。 也就是说，当您尝试在 mvnrnd 之类的工具中使用协方差矩阵时，如果您的矩阵不是正定矩阵，则毫无意义。 所以 mvnrnd 在这种情况下会失败。 但有时，似乎用户最终得到的矩阵不是对称的和正定的（通常缩写为 SPD），他们仍然希望使用它们来生成随机数，通常是在 mvnrnd 之类的工具中。 一种解决方案是找到具有所需特性的 SPD 的 NEAREST 矩阵（最小化差异的 Frobenius 范数）。 我看到问题每隔一段时间就会出现，所以我查看了文件交换，看看那里有什么。 我发现的只是nearest_posdef。 虽然这通常几乎有效，但它可能会更好。 它实际上在我的大多数测试用例中完全失败，并且使用优化并没有我想要的那么快。 事实上，在对nearest_posdef 的评论中，提出了一个合乎逻辑的替代方案。 该

Cover T,Hart P.Nearest neighbor pattern classification IEEETransction on Information Theory 1967

这是一个执行 K 近邻搜索的小而有效的工具，具有广泛的科学和工程应用，例如模式识别、数据挖掘和信号处理。 代码最初是通过矢量化实现的。 在与 John D'Errico 讨论后，我意识到我的算法会遇到大值数据的数值精度问题。 然后，在尝试了几种方法之后，我发现使用 JIT 加速的简单循环是最有效的解决方案。 现在，即使后者编码在 mex 文件中，代码的性能也可以与 kd-tree 相媲美。 代码非常简单，因此也适合初学者学习knn搜索。

此函数返回最接近的（最小化差异的 Frobenius 范数）对称和正定矩阵到提供的方阵，该方阵可以是实数或复数。 它对于确保估计的协方差或交叉谱矩阵具有这些类的预期属性特别有用。 默认情况下，它使用 Nicholas Highgam 的方法： 新泽西州海厄姆。 计算最近的对称正半定矩阵。 线性代数及其应用。 1988 年 5 月 1 日；103:103-18。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0024379588902236 ) 此函数由 John D'Errico 从nearestSPD.m 修改( https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/42885-nearestspd ) 最重要的是，我添加了对复杂矩阵的支持，它必须是 Hermitian 而