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
消极学习方法(lazy learner):实例的学习,k-最近邻就属于这种。 k-最近邻算法: 令k是最近邻数目,D是训练样例集合forzin样例集合:计算 z 和每个样例(x,y)的距离 d 选择离 z 前 k 个近距离的点,为集合 Dt z的标记 y 为 Dt 中类较多的 k-最近邻采用多数表决的方法,该算法对 k 敏感: ,是根据相邻的点来切割空间并进行着色;K=3时,绿色点簇中的黄色噪点不再会导致周围的区域被划分为黄色,由于使用多数投票,中间的整个绿色区域,都将被分类为绿色;k=5时,蓝色和红色区域间的这些决策边界变得更加平滑好看,它针对测试数据的泛化能力更好。 【注:白色区域表示 这个区域中没有获...
以下是一个简单的示例,展示如何使用Python和Scikit-learn库来实现一个基本的K-最近邻(KNN)分类器: ```python# 导入必要的库from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集...
在讲解K近邻分类器之前,我们先来看一下最近邻分类器(Nearest Neighbor Classifier),它也是K = 1时的K近邻分类器。 目录 最近邻分类器 定义 存在问题 K近邻分类器(KNN) 定义 距离测量 参数选择 存在问题 源代码 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...
K-最近邻(KNN)分类器 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...
1、K-最近邻是分类器算法中最通俗易懂的一种,计算测试样本到各训练样本的距离,取其中最 小的K个,并根据这K个训练样本的标记进行投票得到测试样本的标记。算法的思路清晰简 单,然而对于海量数据计算量过大,每个训练样本都有一个距离必须度量,耗费大量时间。function test_knn%二维平面两类分类问题:k应该取奇数,避...
在讲解K近邻分类器之前,我们先来看一下最近邻分类器(Nearest Neighbor Classifier),它也是K = 1时的K近邻分类器。 目录 最近邻分类器 定义 存在问题 K近邻分类器(KNN) 定义 距离测量 参数选择 存在问题 源代码 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...
Weka也提供了“IBk”类。 IBk实现kNN。 它使用所有属性的归一化距离,以便不同比例的属性对距离函数具有相同的影响。 如果有距离关系,它可能会返回超过k个邻居。 邻居被投票形成最后的分类。 首先通过创建一个txt文件“ads.txt”来准备你的数据: @relationads@attributepictures numeric@attributeparagraphs numeric@attri...
K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括A.算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离B.找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻C.做分类: