#第五步 KNN分类from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2,p=2,metric="minkowski")knn.fit(X_train_std,y_train)res2 = knn.predict(X_test_std)print(res2)print(metrics.classification_report(y_test, res2, digits=4)) #四位小数plot_decision_regio...
一、KNN(K最近邻) 原理:KNN是一种基于实例的学习方法,其核心思想是通过测量不同数据点之间的距离来进行分类。对于待分类的样本,KNN会找出与其最近的K个训练样本,并基于这K个样本的类别通过多数投票等方式进行预测。 特点: 简单直观,无需训练过程。 对异常值敏感,K值的选择对结果影响较大。 计算量大,特别是当数...
KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据集事先已有了分类和特征值,待收到新样本后直接进行处理。与急切学习(eager learning)相对应。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 思路是...
第一个方法:第一部分为预处理数据集和使用 sklearn 应用 KNN、SVM 和 BP 神经网络。 在程序中有很多参数可以调整:在 image_to_feature_vector 函数中,我们设置的图片尺寸为 128x128,我们之前也尝试过使用其他尺寸(如 8x8、 64x64、256x256)进行训练。我们发现虽然图片的尺寸越大效果越好,但大尺寸的图片同样也...
KNN可以说是最简单的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法。KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居,毫无疑问,K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢?其实啊,KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候,根据...
3. KNN函数实现 计算距离(该测试数据与所有训练数据之间的距离),采用欧式距离计算(各项指标差的平方和再开方) 按照距离升序排序 取前K个 AI检测代码解析 res2=res[0:K]#此时K = 5 1. 加权平均(距离小的权重大,距离大的权重小),先测得总距离,利用1-(该测试数据的距离/总距离)作为该测试数据的权重 ...
KNN首先需要计算出两张图片的距离,这个距离可以是欧几里得距离,也可以是其他距离。我们可以认为xi是待测图片的数据矩阵,yi是某一个测试图片的数据矩阵。 N维欧几里得距离公式 然后重复上述过程直到算出图片A与训练集中50000张图片的距离。之后将50000个距离数据进行排序(距离越小表明两个图片越接近)。
knn算法和svm算法比较 knn算法与svm算法相比,主要可分为以下三点:1.KNN对每个样本都要考虑,SVM需要一个函数把数据达到样本可分。2.KNN不会自主学习特征权重,SVM的本质是在找权重。3.KNN不能处理样本维度太高的东西,而SVM处理高纬度数据比较优秀。 这里使用分类的例子: 假设有数据集,其中每条数据有两个特征值x和...
线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、随机森林、PCA、k-means八大算法直接一口气学到爽!!!-人工智能/机器学习/算法 阿坚学不会AI 3.3万 99 传统机器学习算法还值不值得学?迪哥带你分析各大机器学习算法的重要性,精讲机器学习树模型系列(重中之重) 迪哥学AI 2.4万 133 【机器学习八大算法!】线性回归、...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难...