实践建议:合理选择K值,使用有效的距离度量方法,如欧氏距离或曼哈顿距离。 二、SVM(支持向量机) 原理:SVM是一种基于监督学习的二分类模型,其核心是找到一个最优超平面,使得不同类别的样本在超平面两侧且间隔最大。 特点: 适用于高维空间。 泛化能力强,能有效避免过拟合。 对非线性问题,通过核函数映射到高维空间处理。
前面SVM分析红酒数据集的代码存在两个缺点,一是采用固定的组合方式划分的数据集,即调用np.concatenate()函数将0-40、60-100、140-160行数据分割为训练集,其余为预测集;二是只提取了数据集中的两列特征进行SVM分析和可视化绘图,即调用“x = x[:, :2]”获取前两列特征,而红酒数据集共有13列特征。 真实的数据...
https://www.cnblogs.com/liuxiaochong/p/14269313.html SVM:先在训练集上训练一个模型,然后用这个模型直接对测试集进行分类。 KNN:没有训练过程,只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。 SVM:训练完直接得到超平面函数,根据超平面函数直接判定预测点的label,预测效率很高 KNN:预测过程需要挨个计算每个训练...
偷懒了好几天,这两天总算把信息安全的进度赶了赶,在关联算法失效的时候决定用监督学习的算法解决,起初决定采用knn来分类,在后续学习中,无意发现了svm,在测试中发现svm的准确率比最好的knn搞0.1个百分比,故最终采用了svm。下对两种监督学习进行简介。 一、简单的理论介绍 首先,对监督学习讲解一下,监督学习和无监督...
与支持向量机（SVM）比较 优势：KNN算法实现简单，易于理解和使用。KNN可以很好地处理多分类问题，而SVM在多分类问题上需要额外的技术如一对一或一对多。劣势：SVM在高维空间中表现更好，尤其是在特征空间很大时。SVM可以提供更好的泛化能力，而KNN可能会过拟合，尤其是在样本数量较少时。与随机森林（Random Forest）...
【算法】KNN、SVM算法详解! 什么是KNN算法 寻找未知分类数据的离它最近的n个已知数据,通过已知数据的分类来推断这个未知数据的分类 KNN的原理 步骤 计算距离(常用欧几里得距离或马氏距离) 升序排列(最近的排前面,最远的排后面) 取前K个 加权平均 K的选取(算法的核心)...
和KNN不同,SVM并不需要遍历所有的数据,即不需要用待测图片与每一张训练图片进行一定变量的计算。 SVM有点类似于匹配算法,这里我举一个简单的例子。 比如我们要识别一个水果是否是苹果,作为人的思考方式,我们首先需要定义什么是苹果,再去对比需要识别的水果和苹果有多相似,如果特别相似,我们就可以认为这个水果就是苹...
从SVM提出到现在,也出现了很多优化训练的方法。其中,非常出名的一个是1982年由Microsoft Research的John C. Platt在论文《Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》中提出的Sequential Minimal Optimization序列最小化优化算法,简称SMO算法。SMO算法的思想很简单,它将大优化...
knn算法和svm算法比较 knn算法与svm算法相比,主要可分为以下三点:1.KNN对每个样本都要考虑,SVM需要一个函数把数据达到样本可分。2.KNN不会自主学习特征权重,SVM的本质是在找权重。3.KNN不能处理样本维度太高的东西,而SVM处理高纬度数据比较优秀。 这里使用分类的例子: 假设有数据集,其中每条数据有两个特征值x和...
KNN用推特数据在社交媒体网络评论的帮助下，用来确定不稳定的用户行为的准确性。KNN的准确率为（95.30%），SVM为（92.67%）。k-最近邻和支持向量机之间的统计显著性为（p=0.0094），其中（p<0.05）.K-Nearest邻域算法有助于确定社交媒体网络上不稳定的用户行为，这里KNN算法比SVM算法具有更好的准确性。1....