说明：使用基于PCA+KNN算法实现的人脸识别，本算法的优点在于使用的是基于2DPCA的方法，计算时间更短，效率更高。
说明：knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离
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
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：knn（k-近邻）用于模式识别，实验所需数据已给出，适用于初学者加深对knn算法的理解。
说明：最近邻算法(KNN)matlab代码实现，附数据集
说明：包含了很多分类算法，有SVM，knn，决策树等，还有文档说明
decision-tree-MATLAB svm-decision-tree 多分类 KNN-RVM knn-in-matlab