复旦大学 博士学位论文 基于k近邻分类准则的特征变换算法研究 姓名:张巍 申请学位级别:博士 专业:计算机应用技术 指导教师:薛向阳 20071024
在多标签分类问题中,通过k近邻的分类思想,构造测试样本关于近邻样本类别标签的新数据,通过回归模型建立在新数据下的多标签分类算法。计算测试样本在每个标签上考虑距离的k近邻,构造出每个样本关于标签的新数据
提出了一种基于PSO进行权重学习的算法PSOKNN,通过与传统KNN、GAKNN及ReliefKNN的实验比较分析表明,该方法可有效地搜索出合适的特征权重,获得较好的分类精度并淘汰冗余或无关的特征
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KNN算法 一、概念 KNN(K Near Neighbor):k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 用我们的一句古语来说就是:物以类聚,人以群分。假如一个人的通讯录里有马云、
PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法) 代码实现 首先,导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和
k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每
K近邻法的实现kd树 ? 2017/1/9 11 K近邻法的实现kd树 ? 搜索kd树 ? ? 利用kd树可以省去大部分数据点的搜索从而减少搜索的计算量 这里以最近邻为例同样的方法可以应用到K近邻 给
所谓 K近邻 K-nearest neighbor K-NN 顾名思义指的是 K个最 近的邻居 属于一种监督学习的方法 1. 工作原理 简单地介绍一下 K 近邻算法的工作机制首先给定一组训练集作为算法
机器学习——k-近邻算法(手写字识别)训练文件trainingDigits有1900多个,测试文件testDigits有900多个。点击下载