快速上手K近邻算法, 视频播放量 1635、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 8、收藏人数 41、转发人数 8, 视频作者 数字孪生学院, 作者简介 我们在实现某个目标后除了片刻的欢愉,往往还会伴随着短暂的空乏,当以此为契机,树立新的目标才行,相关视频:遗传算法:从理解到应用
validate = myKNNCLass(traindata,testdata,kValue); disp(['取近邻数K = ' num2str(kValue),'; 此时的准确率为 ' num2str(validate) '%']) end 得到结果 >> 取近邻数K = 1; 此时的准确率为 90.9836% 取近邻数K = 3; 此时的准确率为 87.9781% 取近邻数K = 5; 此时的准确率为 84.153% 取近邻...
testLabel=labelData(test(cv),:);% 得到数据对应的测试标签的数量 %而后使用for循环计算test集合中每一个元素与train集合中每个数据的距离 K=9; %两个类,K取奇数才能够区分测试数据属于那个类,这里K=9表示取前9个最近距离的元素 %先定义一个保存每个测试元素与训练元素距离的列表 %得到训练集的长度 trainLeng...
freexyn24|MatlabK近邻算法KNN 422 已完结 ·共15课时 有效期2年 Matlab程序示例KNN算法详解KD树交叉验证13种距离发布者 关注 freexyn freexyn,简约自由之风格。 课程概述 评论(0) 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过账号动态提示,方便及时观看。 Q...
Matlab玩转K近邻分类器,随机森林分类器等分类。 1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、点击[应用程序] 4、点击[显示更多] 5、点击[Classification Learner] 6、点击[New Session] 7、点击[From Workspace] 8、点击[Predictor] 9、点击[x] 10、点击[Predictor]...
基于蝗虫优化的KNN(K-最近邻)分类特征选择是一种结合了蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm, GOA)和KNN分类器的特征选择方法。该方法旨在通过蝗虫优化算法选择最优特征子集,从而提高KNN分类器的分类性能。 4.1 KNN分类器基本原理 何谓K近邻算法,即K-Nearest ...
1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素:训练集、距离或相似的衡量、k的大小。 计算步骤如下: 1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 ...
机器学习 | MATLAB实现KNN(K近邻)fitcknn参数优化 基本介绍 程序设计 参数描述 学习小结 参考资料 基本介绍 MATLAB实现KNN的内置函数是fitcknn,本文讲解参数优化相关。
K近邻算法(KNN) 原理: 首先这是是一种常用于分类的算法,该方法的基本思路是:如果一个待分类样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中K近邻)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 其实也可以通俗地理解为古话常说的近朱者赤,近墨者黑。
k近邻回归模型是无参数模型,只是借助k个最近训练样本的目标数值,对待测样本的回归值进行决策。即根据样本的相似度预测回归值。 本文用来衡量样本待测样本回归值的方式为: 对K个近邻目标数值使用普通的算数平均算法 KNN参数根据每个查询点的最邻近的k个数据点的均值作为预测值,其中,k是用户指定的整数,即最邻近的邻居...