专利摘要显示，本发明提供了种融合PCA与KNN的电气参数特征图识别方法属于电器分类识别技术领域。该方法首先构建电流波形图片数据集；再去除噪声和干扰，通过傅里叶变换生成电流数据的相位信息和频率信息，根据每一个类的标准数据做相位对齐操作，再通过逆傅里叶变换生成相位对齐后的电流数据信息，将数据转化成图片输入到PCA模型中训练；将PCA
knn=KNeighborsClassifier()knn.fit(X_train_reduction,y_train)print(knn.score(X_test_reduction,y_test)) 可以看到PCA可以大大减少算法的运行速度,但是大大降低了精度。降到二维会丢失太多的信息,所以我们可以用sklearn中的explained_variance_ratio_参数来看前多少个轴的可解释方差。 得到所有的主成分中的方差并...
一般,在使用kNN算法时,使用主成分分析(PCA)进行预处理来减少维数,但是该算法要求投影空间中的所有向量来执行kNN算法。我们提出一个新的混合算法PCA&kNN,使用一个小的邻居集来执行kNN算法,而不是投影空间中的完整的数据向量,从而减少了计算的复杂性。新的文本被投影到较低维的空间,ENN仅使用每个轴的邻居执行,基于...
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...
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,并使用KNN进行分类。实验结果表明,该方法在多个声音数据集上取得了较高的分类精度,证明了其有效性和实用性。该方法可以为语音...
KNN : 近朱者赤,基于 与待测样本最近的 k 个样本的信息进行预测。 1NN : 最近邻分类器, 待测样本标签和其最近的样本标签一致。 给定测试样本x ,若与之最近邻样本为 z ,则最近邻分类器出错的概率为 : P(err)=1−∑c∈YP(c|x)P(c|z) P(c|x) : 已知 样本x 的条件下, 标签为 c 的概率 ...
人脸匹配Matlab程序带报告 程序包含4页1800字报告 算法使用实现KNN和PCA算法。 使用PCA将图片维度降下来,使用用KNN对图片进行识别匹配。 识别的准确性较高。 1. 实验目的 本实验旨在通过 MATLAB 编程实现基于 P…
hajar wafiq +1· 3mo ago· 29 views arrow_drop_up0 Copy & Edit3 more_vert PCA_KNNNotebookInputOutputLogsComments (0)Output Data An error occurred: Unexpected end of JSON input Download notebook output navigate_nextminimize content_copyhelp...
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...
在R语言中,进行房价预测分析的方法多样,其中包括逻辑回归、广义相加模型(GAM)、线性判别分析(LDA)、最近邻(KNN)和主成分分析(PCA)等。这些模型和技术可以有效地用于分析和预测房价,并且可以通过交叉验证来评估模型性能。下面分别对这些方法进行描述,并说明它们如何运用于房价预测。