这个貌似跟我之前上传过的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》有些重复，两个资源是一样的，都可以下载。 我上传了很多关于knn的东西，这个是使用的自己的手写图片，根据knn的算法原理实现的，没有使用skleran库，自己的手写图片也在里边了。

介绍kNN算法，用python实现三个案例，包括简单分类器搭建、约会网站改进、手写字体识别，适合工科生用来介绍算法用

有不少同学看到我的《Python代码实现简单的MNIST手写数字识别（适合初学者看）》博客，跟我要源代码和数据，还得邮箱一个一个回复，我直接放在资源里吧。另外还有根据knn原理写的代码，没有使用sklearn库，也上传在我的资源里了。

通过knn算法，实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真

python文件，使用pycharm即可运行。文本标注了详细的代码。

matlab knn算法 iris数据集

这个是我实验课的作业，Java实现knn算法，对网上需手动输入数据的算法进行了一些改进，注释详细，数据是文件夹中的txt文件，读者可以自己更换成自己的数据。

基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。

如果机器学习能够自动识别癌细胞，那么它将为医疗系统提供相当大的益处。自动化的过程很有可能提高检测过程的效率，从而可以让医生在诊断上花更少的时间，而在治疗疾病上花更多的时间。自动 化的筛查系统还可能通过去除该过程中的内在主观人为因素来提供 更高的检测准确性。从带有异常乳腺肿块的女性身上的活检细胞的测度数据入手，应用 kNN 算法，从而研究机器学习用于检测癌症的功效。

KNN算法PDF，包含讲解分析，以及算法代码和结果等。对运行结果和算法进行了详细分析讲解。