说明：利用KNN算法对缺失的数据进行插补
说明：机器学习中的KNN算法 利用matlab编程实现 包含完整的程序 训练样本 测试样本 该算法广泛用于数据挖掘 机器学习
说明： KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明：这是我的项目，我试图钢铁故障由KNN和高斯分类器进行分类。数据取自URI资源库和预处理起。
说明：用于matlabexecute main.m查看结果的knn算法
说明：matlab练习程序（KNN，K最邻近分类法） K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
说明：本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。
说明：K近邻算法在matlab中的实现，相当完整，对研究KNN算法有一定帮助
说明：数据挖掘领域中的一种算法－ML-KNN是一种改进的最近邻算法