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y,利用特征已知数据可...
KNN算法 knn = KNeighborsClassifier ( ) 1. 朴素贝叶斯 gnb = GaussianNB ( ) 1. 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier ( ) 1. SVM算法 svm = SVC () 1. 代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import productfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.neighbors import...
通过上述的实验方法试验KNN和SVMZ种算法的实验结果,假设特征选择采用信息增益方法,其分类结果如表1所示。 可以看出,SVM算法比KNN算法的文本分类结果好的多,表明SVM是一种比较好的文本分类算法。为了比较几种特征选择方法的效果,比较了3种特征选择方法,用KNN算法进行了试验,结果如表2所示。 从表2可以看出,3种特征选...
watersink/Corel5K BranchesTags Latest commit watersink first commit Jul 14, 2016 67a29d4·Jul 14, 2016 History 1 Commit Repository files navigation README Releases No releases published
sTEPS:比较类的权重,将文本分到权重最大的那个类别中。 KNN 算法简单,且分类准确率较高,但是,由于 KNN 算法需要将所有样本首先存储起来,进行分类时就临时进行分词,降维等计 算处理,因此,当训练样本或者测试样本数目迅速增加时,就会导致计算量迅速 增加,速度较慢。 . 2.2SVM 算法 支持向量机(SVM)是由 vaPnik ...