''' KNN 近邻算法,有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤: 1.对数据进行预处理 提取特征向量,对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 3.对所有的距离按升序进行排列 4.选取与未知样本距离最小的 k 个样本 5.统计选取的 k 个样本中每个样本所属类别的出现概率 6.把出现频率最高的类别作为预测结果,未知样本则属于这个类别 程序要

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但

1 引言 本文将从算法原理出发,展开介绍KNN算法,并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现. 2 算法原理 KNN(kNN,k-NearestNeighbor)算法,或者说K近邻算法,应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了.古语有云:物以类聚,人以群分.没错,KNN算法正是这一思想为核心,对数据进行分类. 而所谓K近邻,意思是对于每一个待分类样本,都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分.举个例子,办公室新来了一个同事,他的位置边上坐着的10个

文本自动分类技术是文字管理的基础.通过快速.准确的文本自动分类,可以节省大量的人力财力:提高工作效率:让用户快速获得所需资源,改善用户体验.本文着重对KNN文本分类算法进行介绍并提出改进方法. 一.相关理论介绍 文本分类技术的研究由来已久,并且取得了很多可喜的成果,形成了一套完整的文本自动分类流程. (1)文本分类 文本分类是根据训练样本集中的样本来进行训练,找到一定的分类规则和规律,然后根据这些规则和规律对需要进行分类的文本进行判断,自动将其归类. (2)文本表示 要实现依据内容的自动分类,需

#coding:utf-8 import numpy as np import operator def classify(intX,dataSet,labels,k): ''' KNN算法 ''' dataSetSize =dataSet.shape[0] ##numpy 中shape[0]返回数组的行数,shape[1]返回列数 ##构建计算矩阵 ##intX横向重复dataSetSize次,纵向重复1次 ##例如intX=([1,2])--->([[1,2],[1,2],[1,2],[1,

训练算法并对算法的准确值准确率进行估计 #导入相应模块 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline #将所有准备的样本加载到列表中 x = []for i in range(10):     for j in range(1,501):          x.append(plt.imread("./data/%d/%d_%d.bmp"%(i,i,j))) 

一句话总结kNN算法 核心:模板匹配,将样本分到离它最相似的样本所属的类. kNN算法本质上使用了模板匹配的思想.要确定一个样本的类别,可以计算它与所有训练样本的距离,然后找出和该样本最接近的k个样本,统计这些样本的类别进行投票,票数最多的那个类就是分类结果.下图是kNN算法的示意图: 在上图中有红色和绿色两类样本.对于待分类样本即图中的黑色点,寻找离该样本最近的一部分训练样本,在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本.然后统计这些样本所属的类别,在这里红色点有12个,圆形有2个,因

\一.kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写,这是一种非常简单且易于理解的分类算法.回想我们从小到大在认知事物的过程当中,我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是,分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对,找出最接近的一类,然后就可以把这个东西归属于这一个类别.kNN算法大致就是这么一个思路,直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分类的目的. kNN中的k是指在分类过程中,我们选择样本数据中前k个最相似的数据,以出现次数最多的分类,作为新

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 2)按照距离的递增关系进行排序: 3)选取距离最小的K个点: 4)确定前K个点所在类别的出现频率: 5)

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足

试题 算法训练 数据交换 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 编写一个程序,输入两个整数,分别存放在变量x和y当中,然后使用自己定义的函数swap来交换这两个变量的值. 输入格式:输入只有一行,包括两个整数. 输出格式:输出只有一行,也是两个整数,即交换以后的结果. 要求:主函数负责数据的输入与输出,但不能直接交换这两个变量的值,必须通过调用单独定义的函数swap来完成,而swap函数只负责交换变量的值,不能输出交换后的结果. 输入输出样例 样例输入 4 7 样例输

原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作"基于样本的学习",即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. class CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类 { public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~

0. 写在前面 近日加入了一个机器学习的学习小组,每周按照学习计划学习一个机器学习的小专题.笔者恰好近来计划深入学习Python,刚刚熟悉了其基本的语法知识(主要是与C系语言的差别),决定以此作为对Python的进一步熟悉和应用.所以,在接下里的八周里,将每周分享一篇机器学习的心得笔记.呐,现在开始吧. 1. 什么是kNN算法 要明确什么是kNN算法,还是要先从什么是机器学习这个更加基本的问题开始谈起.以下摘录一段Wiki百科中的概念解释: 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1.算法讲解 KNN算法是一个最基本.最简单的有监督算法,基本思路就是给定一个样本,先通过距离计算,得到这个样本最近的topK个样本,然后根据这topK个样本的标签,投票决定给定样本的标签: 训练过程:只需要加载训练数据: 测试过程:通过之前加载的训练数据,计算测试数据集中各个样本的标签,从而完成测试数据集的标注: 2.代码 具体代码如下: #!/usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random from m

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,

在十大经典数据挖掘算法中,KNN算法算得上是最为简单的一种.该算法是一种惰性学习法(lazy learner),与决策树.朴素贝叶斯这些急切学习法(eager learner)有所区别.惰性学习法仅仅只是简单地存储训练元组,做一些少量工作,在真正进行分类或预测的时候才开始做更多的工作.有点像是平时不努力学习功课,到了考前才开始临时抱佛脚的感觉. KNN(k-nearest-neighbor)算法的思想是找到在输入新数据时,找到与该数据最接近的k个邻居,在这k个邻居中,找到出现次数最多的类别,对其

二.Python实现 对于机器学习而已,Python需要额外安装三件宝,分别是Numpy,scipy和Matplotlib.前两者用于数值计算,后者用于画图.安装很简单,直接到各自的官网下载回来安装即可.安装程序会自动搜索我们的python版本和目录,然后安装到python支持的搜索路径下.反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了. 另外,如果我们需要添加我们的脚本目录进Python的目录(这样Python的命令行就可以直接import),可以在系统环境变量中添加:PYTHONPATH

前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 KNN算法简介 KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法.是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法.什么叫无母统计方法呢,这里作个补充:无母统计方法又称非参数统计学,是统计学的一个分支,适用于母群体情况未明,小样本,母群体分布不为常态也不易转

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport