第5讲 最近邻分类器
1. 最近邻分类器(k-Nearest Neighbor) 尽管贝叶斯分类器/朴素贝叶斯分类器都能获得较好的性能,但是对高维特征的估计,计算均值和方差/协方差都需要很大的计算量,那么,有没有一种办法可以… 阅读全文 赞同 3 添加评论 分享 收藏
最近邻分类器 定义 最近邻分类器是在最小距离分类的基础上进行扩展的,将训练集中的每一个样本作为判断依据,寻找距离待分类样本中最近的训练集中的样本,以此依据进行分类。 如上图所示,我们的训练集代表了二维平面上的点,而不同的颜色代表了不同的类别(标签). 存在问题 噪声(图像噪声是指存在于图像数据中的不必...
第5讲 最近邻分类器
最近邻分类器 消极学习方法 一般的分类器,比如决策树和支撑向量机,只要有训练数据可用,它们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型,这类学习策略被称为积极学习方法。与之相对的是消极学习算法,它的策略是推迟对训练数据的建模,在需要分类测试样例时再进行。消极学习的一个例子是Rote分类器,它记住整个训练集,只有当...
2、最近邻分类器特征: (1)实例的学习,不需要建模,但分类测试的开销很大。 (2)当k比较小的时候,对噪声非常敏感。 (3)可以生成任意决策边界。 二、贝叶斯分类器 1、贝叶斯公式 =\frac{P(X|Y_{j})P(Y_{j})}{P(X)}=\frac{P(X|Y_{...
classNearestNeighbor(object):def__init__(self):""" 最近邻模型 """self.train_images=[]self.train_labels=[] 2.3.3 训练模型 训练过程就是保存训练集数据的过程。 deftrain(train_images,train_labels):""" 训练模型 Args: train_images (list[np.ndarray]): 图片集 ...
A. ,它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型 B. ,分类一个测试样例开销很大 C. ,最近邻分类器基于全局信息进行预测 D. ,可以生产任意形状的决策边界 相关知识点: 试题来源: 解析 C.,最近邻分类器基于全局信息进行预测 反馈 收藏
最近邻分类器 •基本思想:–找出和测试样例的属性相对接近的所有训练样例。这些训练样例称为：最近邻 计算距离 待分类记录 训练记录 2019年10月11日星期五 选择k个“最近”的记录 数据挖掘导论 2 最近邻分类器 •要求 –存放训练记录–计算记录间距离的度量–k值,最近邻数 Unknownrecord •对未知记录分类:–...
K-最近邻(KNN)分类器 简介:【7月更文挑战第26天】 knn 模型训练 data数据集的根目录, windows这样使用 # 加载数据 data_folder ='./data'# data_folder ='D:/\st_dev/\data'print(data_folder) X, y =load_data(data_folder) da 文件夹,da是数据集的标签, da中存放一类相似的图片数据。 用于训练...