基于C#最近邻算法的教学系统分析与设计

K-近邻分类(KNN)是著名的模式识别统计学方法之一,被广泛应用于文本分类、图像处理等领域。因其实现思想的简单性及基于实例的分类方法,可作为人工智能课程的入门案例算法。由于KNN分类识别过程中懒散的学习方式,在理论与实践教学上存在着一定的难度。通过对KNN算法的研究和软件教学系统的分析与设计,实现了基于Visual C#的KNN各种演示方法和辅助教学系统;改进了教学手段,提高了教学质量。