本文将对KNN(K最近邻)、SVM(支持向量机)、BPNN(反向传播神经网络)、CNN(卷积神经网络)以及迁移学习这五大图像分类方法进行详细解析。 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...
KNN:没有训练过程,只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。 SVM:训练完直接得到超平面函数,根据超平面函数直接判定预测点的label,预测效率很高 KNN:预测过程需要挨个计算每个训练样本和测试样本的距离,当训练集和测试集很大时,预测效率低。 SVM:SVM是要去找一个函数把达到样本可分。 KNN:KNN对每个样本都要...
#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...
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...
【算法】KNN、SVM算法详解! 什么是KNN算法 寻找未知分类数据的离它最近的n个已知数据,通过已知数据的分类来推断这个未知数据的分类 KNN的原理 步骤 计算距离(常用欧几里得距离或马氏距离) 升序排列(最近的排前面,最远的排后面) 取前K个 加权平均 K的选取(算法的核心)...
偷懒了好几天,这两天总算把信息安全的进度赶了赶,在关联算法失效的时候决定用监督学习的算法解决,起初决定采用knn来分类,在后续学习中,无意发现了svm,在测试中发现svm的准确率比最好的knn搞0.1个百分比,故最终采用了svm。下对两种监督学习进行简介。 一、简单的理论介绍 ...
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...
选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN) KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。 K近邻算法简单直观: 给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找到与该实例最相近的...
和KNN不同,SVM并不需要遍历所有的数据,即不需要用待测图片与每一张训练图片进行一定变量的计算。 SVM有点类似于匹配算法,这里我举一个简单的例子。 比如我们要识别一个水果是否是苹果,作为人的思考方式,我们首先需要定义什么是苹果,再去对比需要识别的水果和苹果有多相似,如果特别相似,我们就可以认为这个水果就是苹...
而从这个角度来看KNN算法，他的VC维远远大于SVM或者其他的一些学习模型，甚至可以说，KNN算法没有一个...