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...
随着遥感卫星成像技术的提升和机器学习的蓬勃发展,越来越多的研究人员利用机器学习的方法来进行遥感图像识别,取得了很好的效果。在本次作业中,我将利用四种机器学习算法在WHU-RS19 数据集上进行遥感图像识别的尝试,这其中既包括传统的 kNN 和 SVM,也包括近年来得到青睐的 CNN 和 LSTM 算法。本文的基本结构如下: 数...
网页分类算法中,KNN算法的缺陷之一是分类效率较低,分类的效果很大程度上依赖于相似度函数和参数K的选择.同时,基于支持向量机(SVM)的网页分类器的限制在于要求处理的向量是数值型向量.而网页特征向量往往是词务特征向量.利用KNN算法生成训练样拳,进而将词条特征向量数值化,再利用支持向量机分类器对测试网页进行分类....
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...
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...
第一类方法:预处理数据集,并使用 sklearn 实现 KNN、SVM、BP 神经网络。 首先,我们使用 OpenCV 包定义了 2 个不同的预处理函数:第一个是图像到特征向量,它可以重调图像大小,并把图像转化为行像素列表;第二个是提取颜色直方图,即使用 cv2.normalize 从 HSV 颜色空间提取 3D 颜色直方图,并平化(flatten)结果。
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。
2、字符识别 ( knn 分类) 1.1 车牌局部化、并剔除不合格区域 View Code 1.2 判断车牌是否存在 1.2.1 训练 svm 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...
由于SVM模型在模拟大棚番茄生长与环境变量动态非线性交互作用方面的优势,更适合于规律的番茄生长估计。 结论 提出的预测模型在准确率方面优于其他预测模型,预测精度为0.90,KNN-SVM模型是获得准确预测关键,这表明可以通过设计模型体系结构来提高模型的性能。
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...