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...
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...
#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...
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 首先,对监督学习讲解一下,监督学习和无监督...
1.3 KNN算法的优势和劣势 2 基于SVM的人脸识别 2.1 SVM二分类算法描述 2.2 SVM多分类算法描述 2.3 实验验证 2.4 SVM算法的优势和劣势 3 KNN算法与SVM算法对比 1 基于KNN的人脸识别 1.1 KNN算法描述 KNN(K-Nearest Neighbor,K最近邻)算法可以用于分类和回归任务,是一种监督学习算法。它的主要思路是,如果一个样本...
2023.5.9 HSI分类:KNN、SVM 今天学习用不同方法进行 HSI 分类,具体涉及的内容为 KNN、SVM。 今天主要参考了 Github 的HSI_Classification项目,里面介绍了 HSI 的机器学习方法(KNN, SVM)和深度学习方法(1D, 2D, 3D-CNN)。另外,HSI_Classification_Model包含了很多HSI分类的模型,后续了解。
1 KNN对每个样本都要考虑。SVM是要去找一个函数把达到样本可分。 2 朴素的KNN是不会去自助学习特征权重的,SVN的本质就是在找权重。 3 KNN不能处理样本维度太高的东西,SVM处理高纬度数据比较优秀。 怎么选择使用二者呢? 1 选择KNN的场景: @ 准确度不需要精益求精。
本文结构: 1、KNN算法 2、线性SVM和SoftMax分类器 3、神经网络 参考链接: 课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ 课程assignment:CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 课程笔记:htt…
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)。