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...
svm=svm.SVC() svm.fit(trainData,trainLabel) 预测一下testData。 predict=clf.predict(testData) 三、彩(shua)蛋(ping) 如开头所说,我本来是学习knn的,后来偶然间发现了svm,所以我就也测试了一下,将knn的k从1到49(range(50)呵呵哒)都试了下,结果惊喜的发现,svm比最好的knn的预测结果都准一点点,测试...
[key]))**2returnres**0.5K=5defKNN(data):#1.距离res=[{"result":train["diagnosis_result"],"distance":distance(data,train)}fortrainintrain_set]#2.升序排序res=sorted(res,key=lambdaitem:item["distance"])#3.取前K个res2=res[0:K]#4.加权平均result={'B':0,'M':0}#总距离sum=0for...
今天主要参考了 Github 的HSI_Classification项目,里面介绍了 HSI 的机器学习方法(KNN, SVM)和深度学习方法(1D, 2D, 3D-CNN)。另外,HSI_Classification_Model包含了很多HSI分类的模型,后续了解。 一、理论部分: 1、数据集说明: 使用的数据为 Pavia Centre cene 和 Pavia University scene,下载地址为这里。两个数据...
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...
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...
第一部分:预处理数据集,并用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,我们设置的尺寸是128x128,我们之前也尝试过像8x8,64x64,256x256这样的大小。从而我们发现图像尺寸越大,精度越好。但是,大的图像尺寸也会增加执行时间和内存消耗。所以我们终于决定图像尺...
选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN) KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。 K近邻算法简单直观: 给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找到与该实例最相近的...