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。
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。
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...
svm 会创建一个或多个超平面, 这些超级平面能判断数据属于那个类。 训练数据: 所有训练数据存储再一个 N x M 的矩阵中, 其中 N 为样本数, M 为特征数(每个样本是该训练矩阵中的一行)。这些数据 所有数据存在 xml 文件中, 标签数据: 每个样本的类别信息存储在另一个 N x 1 的矩阵中, 每行为一个样本...
【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)...
本章主要讲述分类算法基础概念,并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集,从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集,研究自己领域的知识,从而创造价值。 一.分类 1.分类模型 与前面讲述的聚类模型类似,分类算法的模型如图1所示。它主要包括两个步骤: 训练。给定一个数据集,每个样本包含一组特征和一...
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...
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...
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...
然而,图像分类问题就是一个非常复杂的工作,它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型来完成。但我们也知道,通常我们在课堂中学习到的,诸如KNN(邻近算法)和SVM(支持向量机)这样的许多算法,在数据挖掘问题上做得非常好,但似乎它们有时也不是图像分类问题的最佳选择。