2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种…

ASP.NET 4.0 中 ClientIDMode的属性 可以设置获取不同ID格式的值. 项目中遇到的问题: 1.ListView1 ItemDataBound事件中,获取ClientID结果与自动生成ID一致. 2.ItemDataBound事件中不执行InsertItemTemplate段.(获取Insert中控件ID无法获取) 所以还得通过在ItemCreated时获取ClientID.结果后台中获取值与最终HTML自动生成ID字符串有差异. 解决方法: 在父容器控件ListView1的…

计算机语言是二进制数字01组成. 在计算机工作中,2的10次方用K(kilo)表示,2的20次方用M(mega)表示,2的30次方用G(giga)表示,2的40次方用T(tera)表示.因此,4K=2的12次方=4096,16M=2的24次方=16777216.计算机的存储容量通常用字节(B区分比特)来表示.一个字节等于8位二进制信息,可以表示键盘上的一个字符.计算机上一个4G的硬盘就能够容纳4G=2的32次方字节的数据(大约40亿个字节).…

前台页面对Gridview增加事件 OnRowDataBound="GridView1_RowDataBound"protected void GridView1_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e) { if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow) { ].Text.Trim() == " ") e.Row.Cells[].Text = "…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合内容: 1.算法概述 K近邻算法是一种基本分类和回归方法:分类时,根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测:k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的"模型"(Cover和Hart 在1968)--参考自<统计学习方法> 回归是根据k个最近邻预测值计算的平均值--参考自scikit-learn官网 2.算法推导 2.1 kNN三…

姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法. 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧. def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', leaf_size = '30', p =…

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝…

图文结合深入理解 JS 中的 this 值 在 JS 中最常见的莫过于函数了,在函数(方法)中 this 的出现频率特别高,那么 this 到底是什么呢,今天就和大家一起学习总结一下 JS 中的 this. 1. 初探this this 在 JS 中是一个关键字,不是变量也不是属性名, JS 中不允许给this赋值. 它是函数运行时,在函数体内部自动生成的一个对象,只能在函数体内部使用. this 指向的是函数运行时所在的环境,也就是说函数在哪个环境中运行,this 的值就指向哪个环境. 先看下…

关于K聚类,我曾经在一篇博客中提到过,这里简单的做个回顾. KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法:二分K-均值 讲解一下步骤,其实就是说明一下伪代码 随机选择k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分…

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变 具体实现 from numpy impo…