k最近邻算法（kNN）是一个十分简单的分类算法，该算法包括两个步骤：（1）在给定的搜索训练集上按一定距离度量，寻找一个k的值。（2）在这个kNN算法当中，根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现，并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制，因此，kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献，详细阐述了每篇文献所使用的改进方法，并对其实验结果进行了分析；通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果，对kNN算法的发展前景无比期待。

资源详细描述可以看我的博客： 算法笔记（5）-K最近邻算法及python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124729366

在本文中，我们提出了一种使用机器学习方法预测某个学科的补充课程的模型。 这是一个基本的分类系统，可以发现学生是否会获得补充。 可以显示获得补充的个人或受试者明智的机会。 该模型使用K最近邻算法，这是一种懒惰算法，可提供较高的准确性。 所提出的方法将有助于分析补充学生，同时教师可以分析大概有多少学生将获得补充，并决定他/她在教书时应该给予多少额外的关注。

本篇文章主要介绍了python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现，详细的介绍了K最近邻算法的概念和示例，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下

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基于K最近邻算法的票房预测.pptx

机器学习K最近邻算法.py

包括讲解KNN的ppt与用python实现的可以正常运行的KNN代码。