为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度，提出了一种集成果蝇优化算法和SVM (Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首先，采用K-近邻算法对燃气负荷样本中离群数据进行查找定位，并用特征曲线法对离群数据进行修正。其次，综合考虑节假日、日期类型以及天气等影响因素，建立了基于SVM 的天然气日负荷预测模型，并采用果蝇优化算法优化SVM 的模型参数。最后，采用宁夏平罗县居民燃气日负荷数据和多种通用的定量误差评价方法，对建立的预测模型的可行性和有效性进行了验证。仿真结果表明，基于果蝇优化算法和SVM 的组合优化方法相对于人工神经网络和单纯SVM 方法，具有更好的预测精度。

在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高

python实现了简单的knnk近邻算法，读取的是里面的xlsx文件，最后进行混淆矩阵评估，距离使用的欧式矩阵。

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

包含 基本的KNN算法的python实现 与 KD树的构建与使用 以及结合KD树的KNN算法，在提取K个最近邻值时采用了大顶堆。 内含每个函数的详细注释，并有一组测试data，经测试程序完善可用

机器学习K近邻算法调试代码

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 20.4 自定义函数手写数字识别 OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9的每个数字都有10个特征值。例如，数字“0”的特征值如下图所示。为了便于描述，将所有这些用于判断分类的图像称为特征图像。 下面分步骤实现手写数字的识别。 1．数据初始化 对程序中要用到的数据进行

使用Python语言实现的k-近邻算法实现手写数字识别系统代码，包含代码和训练测试集

K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢

k近邻算法