**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...
**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...
8.结论与展望 综上所述,本项目采用了PCA数据降维和KNN分类模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。 # 本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:# 项目说明:# 获取方式一:# 项目实战合集导航:https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2# 获取方式二:链接:https://pan.baidu.com/s...
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...
把一个图片分成4x4个同样大小的块,每个块用4方向8尺度共32个gabor滤波器滤波,然后对每个块里的像素求平均值,那么一张图片最终能得到16x4x8共512维的一个特征向量。PCA算法能够提取到主要特征,在不是特别影响准确度的情况下,降低计算复杂度,这里从512维降到80维。最后使用KNN算法确定分类结果,这里的k取3。
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: ...
基于python,利用主成分分析(PCA)和K近邻算法(KNN)在MNIST手写数据集上进行了分类。经过PCA降维,最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 大部分基础算法模版包含大部分算法 2025-01-15 05:31:12 积分:1 ...
自性本空1573创建的收藏夹AI内容:【我直接把书给丢了!】2023最新线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、PCA、k-means等十二大机器学习算法直接一口气学到爽!!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
中国地质大学(武汉)模式识别第四次实验：PCA 第1页共8 页模式识别第四次实验学号：20121001873 班学号：07512213 姓名：吴泽光 指导老师：马丽 中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院 2015年4月
人脸识别可以使用KNN算法,计算降维后待测样本点距训练样本点的距离,在距离最近的k个样本点中,选取出现次数最多的类别为样本点的类别。 在数据没有噪声的情况下,也可以直接计算离训练样本点的距离,直接将最近的样本点类别当做测试类别。还可以计算离各类样本点中心的距离。