本文将对KNN(K最近邻)、SVM(支持向量机)、BPNN(反向传播神经网络)、CNN(卷积神经网络)以及迁移学习这五大图像分类方法进行详细解析。 一、KNN(K最近邻) 原理:KNN是一种基于实例的学习方法,其核心思想是通过测量不同数据点之间的距离来进行分类。对于待分类的样本,KNN会找出与其最近的K个训练样本,并基于这K个样本...
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样本和测试样本的距离,当训练集和测试集很大时,预测效率低。 SVM:SVM是要去找一个函数把达到样本可分。 KNN:KNN对每个样本都要...
#第五步 KNN分类from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2,p=2,metric="minkowski")knn.fit(X_train_std,y_train)res2 = knn.predict(X_test_std)print(res2)print(metrics.classification_report(y_test, res2, digits=4)) #四位小数plot_decision_regio...
importcsv#读取importrandomwithopen("Prostate_Cancer.csv","r")asfile:reader=csv.DictReader(file)datas=[rowforrowinreader]#分组,分为训练集和测试集random.shuffle(datas)n=len(datas)//3test_set=datas[0:n]train_set=datas[n:]#KNN#距离defdistance(d1,d2):res=0forkeyin("radius","texture","...
KNN可以说是最简单的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法。KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居,毫无疑问,K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢?其实啊,KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候,根据...
第一个方法:第一部分为预处理数据集和使用 sklearn 应用 KNN、SVM 和 BP 神经网络。 在程序中有很多参数可以调整:在 image_to_feature_vector 函数中,我们设置的图片尺寸为 128x128,我们之前也尝试过使用其他尺寸(如 8x8、 64x64、256x256)进行训练。我们发现虽然图片的尺寸越大效果越好,但大尺寸的图片同样也...
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 ...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难...
KNN首先需要计算出两张图片的距离,这个距离可以是欧几里得距离,也可以是其他距离。我们可以认为xi是待测图片的数据矩阵,yi是某一个测试图片的数据矩阵。 N维欧几里得距离公式 然后重复上述过程直到算出图片A与训练集中50000张图片的距离。之后将50000个距离数据进行排序(距离越小表明两个图片越接近)。
在车牌识别项目中SVM和KNN算法有何区别? 车牌识别的属于常见的 模式识别,其基本流程为下面三个步骤: 1) 分割: 检测并检测图像中感兴趣区域; 2)特征提取: 对字符图像集中的每个部分进行提取; 3)分类: 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤, 车牌检测, 车牌识别, 都属于模式识别...