基于 KNN 算法识别水果种类系统的设计与实现代码大全.pdf

题目 基于KNN算法识别水果种类系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容(1) 工作的主要描述本报告设计了基于 KNN 算法识别水果种类系统的设计与实现，在 PyCharm编译器上，使用 python 语言，对水果数据集进行了分类。设计的系统能够对水果数据集进行分类并计算得到其分类的准确率，还能对其数据信息进行可视化分析研究。(2) KNN 算法原理K-Nearest Neighbor(KNN)算法即 K 近邻算法，是机器学习中的一种分类算法。KNN 算法基本原理为：通过对比待分类点在特定距离 K 内各分类的样本点的数量，来确定待分类点的预测结果。如图所示，某待确定蓝点落在如果所示的位置上：待确定蓝点在k=1的距离范围内，被标记为class1 的样本点的数量为 1，被标记为 class2 的样本点的数量为0，因此待确定蓝点会被归类为class1；待确定蓝点在 k=3 的距离范围内，被标记为class1的样本点的数量为4，被标记为class2的样本点的数量为 5，因此待确定蓝点会被归类