本文主要是介绍KNN分类器-Java实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
KNN，即K近邻算法。其基本思想或者说是实现步骤如下：
（1）计算样本数据点到每个已知类别的数据集中点的距离
（2）将（1）中得到的距离按递增顺序排列
（3）选取（2）中前K个点（即与当前样本距离最小的K个已知类别的数据点）
（4）统计（3）中得到的K个点所在类别的出现频率
（5）返回（4）中出现频率最高的类别作为样本点的预测类别
在给出具体实现代码之前，说明一点：Java下的矩阵操作类基于开源jama包，我自己基于它的源码，做了部分必要的扩充和修改。
具体实现代码如下：
/*** Created by Song on 2016/9/30.*/
public class KnnHandler implements DMHandler {//训练集中，每个特征的最小值private Matrix minVals;//训练集中，每个特征的最大值private Matrix maxVals;//训练集中，每个特征的取值范围private Matrix ranges;public KnnHandler(Matrix dataSet){double [][] minMax = dataSet.getMinMax();this.minVals = new Matrix(minMax[0],1);this.maxVals = <这篇关于KNN分类器-Java实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
