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机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 Glucose：葡萄糖测试值 BloodPressure：血压 SkinThickness：表皮厚度 Insulin：胰岛素 BMI：身体质量指数 DiabetesPedigreeFunction：糖尿病遗传函数 Age：年龄 Outcome：是否为糖尿病 训练的过程包括数据的预处理、数据的可视化及EDA分析。 然后将数据划分成训练集和测试集，调用sklearn中的KNeighborsClassifier模型对数据进行训练。最后使用混淆矩阵、F1、精确率等指标对模型效果进行评估。 本应用实例可以方便与对KNN算法的应用过程有一个直观的了解和掌握。提升算法的应用实用性。 引入的库函数主要有如下： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test

病案管理系统，自己设计的，功能不是很完善，信息的录入、查询、统计均已实现，可以作参考

其中包括：原始数据集，根据YOLO标注好的数据集，我自己训练好的模型以及我的标签文件等，我共分了8类标签，分别是：flower，health，ripe，fruit，fertilizer，powdery，acalcerosis，greyleaf。希望对你有所帮助

1500种疾病，相应的多维度疾病特征描述，可用于医疗大数据论文研究，适用于自然语言处理、数据挖掘分析、疾病预测

设计仿真1：病房呼叫系统 目的意义 1.使学生熟悉常用组合电路的功能，并可用来设计简单的电路系统 2.熟悉仿真软件的环境并能进行电路仿真。 二、设计内容 某医院有一、二、三、四号病室四间，每室设有呼叫按钮，同时在护士值班 室对应地装有一、二、三、四号四个指示灯。现要求当一号病室按钮按下时，无 论其它病室的按钮是否按下，只有一号灯亮。当一号病室按钮没有按下而二号病 室按钮按下时，无论三、四号病室按钮是否按下，只有二号灯亮。当一、二号病 室按钮没有按下而三号病室按钮按下时，无论四号病室按钮是否按下，只有三号 灯亮。当一、二、三号病室按钮没有按下而四号病室按钮按下时，四号灯才亮 并用十进制数码显示是哪个病房在呼叫。试用编码器、译码器、字型译码器在 Multisim仿真软件平台上设计满足上述要求的电路。 提示：用拨码开关或按钮来实现病房的按钮功能，用发光二极管实现指示 灯功能（发光二极管应串联限流电阻），用LED字型显示器实现数字显示。系 统结构如图所示。 字型LED字型 按钮1译码器显示器 编 按钮2码指示灯1译 按钮3指示灯2 按钮4码器指示灯3 指示灯4

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