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基于K近邻算法(KNN)的数据分类预测，多特征输入模型
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-537084.html
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定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 K近邻（K-nearst neighbors，KNN）是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居
「作者主页」： 士别三日wyx 「作者简介」： CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」： 对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》 is_array() 可以 「检测」 变量是不是 「数组」 类型。 语法 参数 $var ：需要检
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K近邻(KNN，K-Nearest Neighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。K近邻的逻辑是，假设有一个观测值，这个观测值被预测属于离它k个最近观测值中所占比例最大的那一个类。KNN方法是直接尝试
