Ⅰ 用opencv实现knn分类方法 困扰多时，求解答
这两点的位置坐标知道吗，如果知道位置坐标，那么像素距离也就出来了埃dis = sqrt(（x1-x2）^+(y1-y2)^2）；如果不知道哦位置坐标的话，就要提取特征，根据特征看看是用投影法还是搜索法找到点的位置坐标。 至于换算成实际距离，这些有些复杂
Ⅱ 实现knn，控制台不输出结果，怎么回事
主脚本最后一行改成 print kNN.....就可以了
Ⅲ 如何用python实现knn算法
1. 数据分类：离散型标签 2. 数据回归：连续型标签 近邻算法的准则是：寻找接近新数据点的训练样本的数目，根据训练样本的信息来预测新数据点的某些信息。
Ⅳ scala 实现knn 需要import什么包
而在Java中包名是绝对的，是从包层级的最顶端开始的。在Scala中包名是相对的，相对的包名引用会查找不到类，所以报错。这样就必须使用绝对引用。
Ⅳ 用CUDA实现KNN算法加速有哪些方法
- BF方法 Matlab实现 (BF-Matlab) - BF方法 C实现（BF-C） - BF方法 CUDA实现（BF-CUDA） - ANN C++库
Ⅵ KNN算法，k近邻
K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。
Ⅶ python 问题 实现KNN算法
iteritems直接改成items就可以了，不需要其他操作
Ⅷ 什么是knn算法
作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法（FWKNN,feature weighted KNN）。实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。
Ⅸ knn用python 进行预测容易实现吗
1. 数据分类：离散型标签
2. 数据回归：连续型标签
近邻算法的准则是：寻找接近新数据点的训练样本的数目，根据训练样本的信息来预测新数据点的某些信息。
Ⅹ KNN算法 请用c++实现
mark。。。貌似很复杂