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K近邻算法对MNIST数据集进行分类。

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简介：
通过运用k近邻分类算法，对MNIST数据集进行了十类别的划分，该数据集本身就包含在其中。代码的实现采用MATLAB语言进行编写，并具备直接可运行的特性。

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  • 基于K近邻分类器的MNIST数据集分类方法
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    本研究采用K近邻算法对MNIST手写数字数据集进行分类。通过优化K值选择和距离度量方式，实现高效准确的手写数字识别。 使用k近邻分类器对MNIST数据集进行十类分类任务，并且代码采用MATLAB编写，可以直接运行。
     
  • K近邻算法的实现（基于MNIST数据集）_Python环境
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    本项目在Python环境中利用MNIST数据集实现了经典的机器学习算法——K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法，并通过调整参数优化了模型性能。 在Python环境下使用MNIST数据集实现KNN算法，并对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取后进行预测，可以达到较高的准确率。
     
  • 利用MATLAB实现K-近邻算法对MNIST手写数字数据集的识别.zip
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    本资源提供使用MATLAB语言编写K-近邻(KNN)算法代码，并应用于经典的手写数字识别数据集MNIST，包含详细注释和实验结果分析。 基于MATLAB采用K-近邻算法实现MNIST手写体数据集的识别.zip文件包含了使用K-近邻算法在MATLAB环境中进行手写数字识别的相关代码和资源。该文件可以帮助用户理解和应用机器学习中的基本分类技术来解决图像识别问题，特别是针对包含大量手写数字样本的数据集。
     
  • Python中kNN算法对MNIST数据集进行分类（k值范围从1到120）
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    本研究运用Python编程实现k近邻(kNN)算法，在MNIST手写数字数据集上进行分类实验，探究k值在1至120范围内变化时对分类准确率的影响。 使用Python实现kNN算法对MNIST数据集进行分类，并将k值设置在1到120之间。
     
  • Python 实战 K 近邻算法 红酒分类预测 数据集.xls
    优质
    本项目使用Python实现K近邻算法进行红酒分类预测，基于《Python 实战 K 近邻算法 红酒分类预测 数据集.xls》中的数据，通过数据分析和模型训练，准确识别不同类别的红酒。 Python机器学习中的K近邻算法在红酒分类实战数据集上的应用，感兴趣的可以自行查找相关资料进行实践。
     
  • K-最近邻分类(KNN)算法源代码
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    本段提供K-最近邻(KNN)分类算法的Python实现源代码，适用于数据挖掘和机器学习项目中的模式识别与预测任务。 在本程序中，训练样本集包含30个样本，每个矢量长度为5。对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类。这些样本从文件data.txt中读取。程序运行时会显示所有样本及其类别，并指出待分类样本（即{1,18,11,11,0.5513196}）属于2类，同时还会展示该样本的五个最近邻的类别和它们之间的距离。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
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    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 基于k-近邻算法的手写体分类代码与数据集应用
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    本项目采用K-近邻算法实现手写数字图像的分类识别，并提供了相关数据集进行模型训练及测试。适合机器学习初学者实践使用。 k-近邻算法实例及数据集包括测试集和训练集。代码文件为knn.py（主体代码）以及test.py（用于绘制散点图的详细代码）。example_1展示了由test.py生成的散点图。
     
  • K-近邻算法（MATLAB）
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    K-近邻算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。本教程将介绍如何使用MATLAB实现该算法，并通过实例展示其应用过程。 在处理大量数据时，我们常常会遇到效率问题。通过使用特定算法，我们可以选择性地提取与某个点最近的一些点进行计算，从而显著提高计算效率。