KNN算法的核心思想是:对于一个新的输入样本,算法会在训练集中找到离它最近的K个样本(即K个“邻居”),然后根据这K个邻居的类别来判断新样本的类别。在分类任务中,通常采用多数投票法,即选择K个邻居中出现次数最多的类别作为新样本的类别;在回归任务中,则通常采用平均值或加权平均值等方法来预测新样本的输出值。
根据以上KNN算法,实现约会网站配对效果的matlab代码如下: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%KNN算法应用2---约会网站配对效果%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%编写时间:2021.12.12clcclear%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%导入训练集%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%约会网站测试数据的分别表示第1...
kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。 kNN算法的核心思想是,在一个含未知样本的空间,可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 该算法涉及3个主要因素:训练集、距离与...
当我们选择K为4的时候,准确率为:97% KNN进阶 接下来我们将运用KNN算法实现一个手写识别系统,训练数据集大约2000个样本,每个数字大概有200个样本 测试数据大概有900个样本,由于每个样本都是一个32×32的数字,我们将其转换为1×1024的矩阵,方便我们利用KNN算法 数据如下: 由于数据量比较大,加载数据的时候回花一点时...
我们使用knn算法及其变种,对Pina印第安人的糖尿病进行预测。数据集可从下面下载。 链接:蓝奏云 4.1 读取数据 %读取数据 data=xlsread('D:\桌面\knn.xlsx'); 1. 2. 4.2 分离训练集和测试集 ratio=0.1;%测试数据所占比例 [N,M]=size(data);
KNN分类器: 使用KNN算法来对处理后的数据集进行分类。KNN是一种常见的分类算法,它通过计算待分类样本与训练样本之间的距离,选取最近的K个训练样本,并根据这K个样本的分类标签来预测待分类样本的标签。 训练和测试: 使用经过特征选择和KNN分类器训练得到的模型,对测试数据进行分类,评估分类结果的准确性和性能。
knn算法的距离阈值要根据样本的分散集中程度来选取.经验一般选取样本点集合的均方差. 下面是一个matlab中运用knn函数分类的例子. 1clc;2clear;34load 'Train_Data.mat' %载入训练数据56load 'Train_Label.mat' %载入训练分类标签789test_data=[43;1042;11192;12193]; %测试数据1314%knnclassify为matlab提供的knn...
基于鲸鱼优化的KNN分类特征选择算法。使用鲸鱼优化算法,选择最佳的特征,进行KNN分类,从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
4.粒子群算法(PSO代码实现 | 参数分析) 48:34 5.SMA黏菌优化算法 01:34:32 6.KNN算法原理及代码实操 57:37 7.哈里斯鹰算法 01:46:34 8.算术优化算法AOA 01:43:45 9.遗传算法原理分析及matlab代码实战 51:37 10.BP(反向传播)神经网络算法原理与matlab实操 43:03 含代码 遗传算法原理与matlab...