这几篇文章都是关于k近邻算法很好的介绍性文章，对于初学者很有帮助。

该KNN算法示例采用java实现，对数据分类算法的学习很有用，而且代码封装很好，简单易懂，极适合初学者

用java实现knn算法，使用access数据库的表数据，使用欧氏距离作为度量，对电影进行简单分类：根据接吻次数和战斗次数两维，判断测试数据组那些是浪漫片 那些是动作片。

通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法之一，KNN采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

本文为基于贝叶斯算法和KNN算法的文本分类器Java实现，很详细，在网上找的，给大家共享看看

利用sklearn生成样本数据，使用knn算法进行分类，实现可视化，使用python算法

K最近的NEIGHBOUR-KNN算法 KNN表示K最近邻算法。 KNN是最简单的监督式机器学习算法，主要用于数据分类。 在继续学习KNN之前，让我们简单地看一下机器学习和KNN所属的类别。 机器学习（ML）是对计算机算法的研究，该算法会根据经验和给定的数据集自动改进。 机器学习算法基于样本数据（称为“训练数据”）构建模型，以便进行预测或决策而无需明确地编程。 如今，机器学习一直在解决不同领域类别的问题，例如：计算金融，图像处理和计算机视觉，计算生物学，能源生产，汽车，航空航天和制造，自然语言处理（NLP）。 如今，这些技术发现了数据中的隐藏模式或内在结构。 它有助于我们产生洞察力，并帮助我们做出更好的决策和预测。 在机器学习模型中，它允许用户根据过去的数据进行预测。 阅读更多@

Matlab 自带KNN算法函数knnclassify实现

使用鸢尾花Iris数据，实现KNN算法。包括使用纯Python实现（不调用库）以及使用sklearn库实现KNN算法，可直接运行。

参考机器学习第二章KNN(K比邻算法)，对于实例代码提供相对应的数据集 # 1：约会网站 # 2：将图像转换为测试向量，创建1x1024的Numpy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行， # 并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中，最后返回数组