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...
基于SVM-KNN的股票价格预测 摘要: 本文利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)结合的算法研究股票价格的预测问题。选取反映股票变化的交易数据及其技术指标,包括成交量、收盘价、最高价、移动平均(MA)等,对上证综指进行涨跌趋势及收盘价格指数的预测。首先利用SVM对训练集进行...
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...
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...
统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树 1. KNN(k-Nearest Neighbor) 1.1 距离选择 1.2 K值选择 1.3 维度灾难 1.4 KNN的优缺点 2. 支持向量机 2.1 线性可分支持向量机 2.2 线性支持向量机 2.3 非线性支持向量机 3. 决策树 3.1 数据划分 3.1.1 基于信息增益的节点划分方法 ID3 ...
然而,图像分类问题就是一个非常复杂的工作,它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型来完成。但我们也知道,通常我们在课堂中学习到的,诸如KNN(邻近算法)和SVM(支持向量机)这样的许多算法,在数据挖掘问题上做得非常好,但似乎它...
本论文提出了一种基于SVM和KNN的老人跌倒检测算法。算法的流程如下: 1)采集数据:利用传感器技术采集老人的加速度传感器数据。 2)特征提取:对采集到的数据进行预处理,如去噪、滤波等。然后,从数据中提取出 一系列特征,如均值、方差、能量等。 3)训练模型:将提取得到的特征作为模型的输入,利用SVM分类器对特征进行分类...
KNN 分类的结果直接取决于近邻样本的类别分布。训练 SVM 时,需要求解一个二次规划问题。当数据特征较多时,KNN 的计算效率会明显下降。SVM 可以通过调整惩罚参数来控制模型的复杂度。KNN 无需进行模型训练,直接在预测时计算距离。而 SVM 的训练过程是确定超平面的参数。KNN 适用于样本数量较大但特征较少的情况。
The invention discloses a SVM-KNN (Support Vector Machine-K Nearest Neighbor)-based indoor positioning method. Indoor positioning is specifically realized by combining the SVM with the KNN; the purpose is to improve the accuracy and the stability of positioning. The implementation process of the ...