1、基于iris_data.csv数据,建立KNN模型实现数据分类(n_neighbors=3) 2、对数据进行标准化处理,选取一个维度可视化处理后的效果 3、进行与原数据等维度PCA,查看各主成分的方差比例 4、保留合适的主成分,可视化降维后的数据 5、基于降维后数据建立KNN模型,与原数据表现进行对比 1、加载数据 #加载数据 import torch ...
k-近邻算法(KNN)分类识别该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7:3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法...
PCA降维可以减少特征的冗余和噪声,提高分类的效率和准确性。 **最近邻(KNN):**使用KNN算法对PCA降维后的特征进行分类。KNN是一种非参数分类算法,它将一个新的样本分类为与它最相似的K个样本所属的类别。 结论 本文提出了一种基于PCA和KNN相结合的声音自动分类方法。该方法利用PCA降维提取声音特征的有效表示,并使...
knn_clf=KNeighborsClassifier()%%time knn_clf.fit(X_train,y_train)knn_clf.score(X_test,y_test) 运行结果如下 之后我们进行降维,将64维降维2维 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pca=PCA(n_components=2)pca.fit(X_train)X_train_reduction=pca.transform(X_train)X_test_reduction...
使用KNN算法,对测试数据进行比较 这里由于算法没有优化,复杂度比较高,所以只取了前1000的测试数据,有待优化 输出了预测label, 计算准确率 fromalgorithmimportdistanceasdist out_lbl = []foriinxrange(1000): res = np.array([dist.euclidean(train_maped[m], maped[i])forminxrange(test_img.shape[0])])...
简介:Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该技术蓬勃发展,应用广泛,如人脸识别...
PCA、NMF、KNN在实战中的算法解析 我们用一些工具对数据进行降维,看看结果会怎样。PCA(主成分分析—对高维数据降维)会解决这个问题。NMF(非负矩阵分析—对高维数据降维,并且对事物的局部特性有很好的解释)在分解图像时经常会发现有用的“部分”来表达整体,并且在MNIST数据集或人脸识别数据集中会产生有趣的结果。本文...
13.KNN算法原理 09:58 14 KNN代码 17:43 15.k-means原理讲解 08:40 16.k-means代码讲解 10:36 【机器学习八大算法!】线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、PCA算法合集,原理+代码讲解 AI评论员阿文 2.3万 115 【2025最新机器学习算法教程】一口气讲完线性回归、聚类算法、梯度下...
knn=KNeighborsClassifier()knn.fit(X_train,y_train)print(knn.score(X_test,y_test)) 所需时间: 在降维之后: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 先进性降维再分类 pca=PCA(n_components=2)pca.fit(X_train)X_train_reduction=pca.transform(X_train)X_test_reduction=pca.transform...
分类精度上,使不使用PCA降维对于分类精度来说影响巨大,不使用PCA降维KNN分类精度可以轻松到达98%左右,但是将数据从64维降到2维后的分类精度为60%左右,差距非常大。当然这也很好理解,因为毕竟原始数据是64维的数据,如果降低到2维的话,特征信息损失的非常多。