**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
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…
5]:knn_pca=KNeighborsClassifier(n_neighbors=i,n_jobs=8)knn_pca.fit(X_train_pca[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE],y_train[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE])train_score_pca=knn_pca.score(X_train_pca[:KNN_PCA_TEST_SIZE],y_train[:KNN_PCA_TEST_SIZE])test_score_pca=knn_pca.score(X...
KNN_PCA_TRAIN_SIZE = 200000KNN_PCA_TEST_SIZE = 200from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifiertemp = []for i in [1, 5]: knn_pca = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i, n_jobs=8) knn_pca.fit(X_train_pca[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE], y_train[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE]) train_score_pca...
基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 3 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa ...
数据集中的每个样本有4个特征参数,最后的标签为鸢尾花的类别 2、实验原理 前面学习到了KNN分类算法,然后使用KNN算法进行鸢尾花的分类。分类时,虽然将数据集中的所... 查看原文 R语言实战MDS 原理戳这里: 超爱学习:机器学习算法-MDS降维算法zhuanlan.zhihu.com1度量MDS 衡量距离用欧式距离,对鸢尾花数据进行降维: ...
实验结果总结如下：实验中发现，使用PCA进行降维后，KNN分类器的准确率达到了95%，而使用DPDR进行降维后...
研究表明，kernal-PCA +KNN 算法可以实现 15 类废旧纺织物识别准确率的提升，为废旧纺织物在线近红外自 动分拣提供有力的技术支撑。 关键词：废旧纺织物；主成分分析（PCA）；核主成分分析（kernel-PCA）；k-近邻算法（KNN）；分类识别 中图分类号：O657. 3；TS106 文献标识码：A 文章编号：1004-4957（2024）...
基于W2KPCA-KNN算法的人体异常行为识别
使用时算法具体步骤为: 步骤1:构建图 使用某一种方法来将所有的点构建成一个图,例如使用KNN算法,将每个点最近的K个点连上边。K是一个预先设定的值。 步骤2:确定权重 确定点与点之间的权重大小,例如选用热核函数来确定,如果点i和点j相连,那么它们关系的权重设定为: ...