[机器学习] 模式识别(2) 核密度估计与最近邻分类器

最新推荐文章于 2025-06-24 09:10:57 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LG1259156776/article/details/86654988
本文深入探讨了机器学习中的核密度估计与最近邻分类器原理及应用,讲解了这两种模式识别方法的基本概念、数学原理及其在实际场景中的运用。
核方法是什么？核密度估计是什么？核函数是什么？他们之间有什么关系？有多少种核函数？
data+scenario+science+insight
03-18 1432
一切从好的问题开始 SVM中为什么需要核函数？ 核密度估计的核又是什么？ KPCA中的核的作用是什么？ 深度学习CNN中的卷积核？核和过滤有又什么关系? 核密度估计又是什么？ 核函数和激活函数什么关系？ Linux内核叫Kernel? Jupyter Notebook的运行内核也叫Kernel? 从原理上说，把高维向量映射到无穷维的hilbert空间以后基本线性可分了（也有线性不可分的情况！升维后不一定线性可分，我们也不需要它线性可分。不过一般情况下升维后会更接近线性可分，这就...
【机器学习-近邻算法-02】 | Scikit-Learn工具包进阶指南：机器学习sklearn.neighbors模块之核密度估计、缓存最近邻、邻域成分分析以及局部离群因子算法
一伦明悦的博客
05-22 1422
sklearn.neighbors是scikit-learn库中用于实现K近邻算法的模块。它提供了用于分类、回归、密度估计等任务的K近邻算法的实现。该模块包含了多种K近邻算法的实现，如基本的KNN分类器、回归器、最近邻图等。你可以使用该模块来构建K近邻模型，并对数据进行分类、回归等任务。
突破维度挑战：核密度估计与朴素贝叶斯在高维数据分类中的实战指南
最新发布
gitblog_01186的博客
06-24 323
你是否曾在处理高维数据时遭遇模型性能骤降？当特征维度超过样本数量时，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）等传统方法往往束手无策。本文将深入解析核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）与朴素贝叶斯（Naive Bayes）两种非参数方法如何应对这一挑战，并通过ESL-CN项目中的垃圾邮件分类实例，展示它们在实际应用中的强...
空间分析
weixin_41590039的博客
04-06 2852
Kriging插值： Kriging的定义已经很明确的说明了通过已知点的属性来预测未知点的属性，所用的函数是一个不停迭代动态的函数直到达到最优解。比较重要的是体现出对于未知区域的属性预测。 Kernel核密度： 单纯的进行密度分析，Kernel核密度分析与另外两个点密度分析，线密度分析的不同在于Kernel核密度分析利用了高斯核函数进行插值。 Getis-Ord Gi*热点分析： 这是属于地统计分析中用来探测冷点和热点的工具。Arcmap可实现。 LISA局部空间自相关分析： 地统计分析目前.
[Machine Learning]关于核方法和最近邻算法
weixin_34008784的博客
06-30 776
[Machine Learning]关于核方法和最近邻算法 ［1］张瑞民，郭海刚，李培峦. 基于核的k最近邻算法.华北水利水电学院学报. 2007年12月 核方法的核心是采用非线性映射将原始数据由数据空间映射到特征空间，进而在特征空间中进行对应的线性操作。KNN(k-Nearest Neighbor)的基本思想是：在多维空间中找到与未知样本最...
核密度估计：快速准确的最先进的二元核密度估计器-matlab开发
05-30
具有对角带宽矩阵的快速准确的最先进的双变量核密度估计器。 核被假定为高斯核。 两个带宽参数都是经过优化选择的使用/假设数据的参数模型或任何“经验法则”。 与许多其他程序不同，这个程序在估计具有广泛分离模式的多模态密度时不会出现准确性故障（参见示例）。 输入： data - 具有连续数据的 N x 2 数组n - 计算密度的 n x n 网格的大小n 必须是 2 的幂，否则 n=2^ceil(log2(n)); 默认值为 2^8； MIN_XY,MAX_XY - 计算密度的边界框的限制； 格式是： MIN_XY=[lower_Xlim,lower_Ylim] MAX_XY=[upper_Xlim,upper_Ylim]。 dafault 限制计算如下： MAX=max(数据,[],1); MIN=min(data,[],1); 范围=最大值-最小值； MAX_XY=MAX+范围/4； MI
KNN.zip_分类_最近邻_最近邻分类器_机器学习算法_简单分类器
09-21
**KNN算法详解：最近邻分类器在机器学习中的应用** KNN，即K-Nearest Neighbors（K-最近邻）算法，是监督学习领域中最基础且实用的分类算法之一。它的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即一个样本所属的类别应该...
python机器学习实战之最近邻kNN分类器
12-23
K近邻法是有监督学习方法，原理很简单，假设我们有一堆分好类的样本数据，分好类表示每个样本都一个对应的已知类标签，当来一个测试样本要我们判断它的类别是， 就分别计算到每个样本的距离，然后选取离测试样本...
LBP人脸识别（最近邻分类器）
03-03
LBP是一种简单而有效的纹理描述符，尤其适用于处理灰度图像，而最近邻分类器是一种基础但实用的机器学习模型。 **LBP算法**： 1. **基本原理**：LBP是一种局部特征提取方法，通过比较像素点及其周围像素的灰度差异...
【机器学习实战】利用KNN和其他分类器对手写数字进行识别
12-21
【机器学习实战】中，我们将探讨如何利用KNN（K-Nearest Neighbors）分类器以及其他分类器对手写数字进行识别。KNN是一种基于实例的学习方法，它在预测时会找到训练集中与新样本最接近的K个邻居，并依据这些邻居的...
ica.zip_ICA_ICA分类_NNC监督分类_ica bss_最近邻分类器
09-15
在IT领域，特别是机器学习和数据挖掘中，"ICA.zip"这个压缩包文件涉及到了一些核心概念和技术，包括独立成分分析(ICA)、ICA分类、NNC（最近邻分类器）以及基本信号分离方法（ICA_BSS）。这些知识点在理解和应用相关...
MATLAB二维核密度估计
01-26
MATLAB实现的二维核密度估计。 输入平面样本点，得到概率密度函数。 2D Kernel Density Estimation。
二维非参数核密度估计
11-13
基于二维非参数核密度估计，以及带宽的优化计算的代码
kn近邻法估计概率密度函数
07-03
直接利用样本对位置函数的概率密度进行估计
python核密度估计(KernelDensity)
pafei的专栏
09-27 8316
www.dataivy.cn/blog/核密度估计kernel-density-estimation_kde/   https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38569817/article/details/73927884
K近邻估计
知行流浪
06-13 1万+
Kn-----近邻估计         KN近邻估计基本思想：预先确定n的某个函数Kn，然后再x点周围选择一个区域，调整区域体积大小，直至Kn个样本落入区域中。这些样本被称为点x的Kn个最近邻。         如果x点附近的密度比较高，则V的体积自然就相对较小，从而可以提升分辨力；         如果x点附近的密度比较低，则V的体积就较大，但一进入高密度区就会停止增长。      
ML实验：k-近邻概率密度估计方法
哩嘤的博客
03-27 5199
考虑不同维数的空间中，使用k-近邻概率密度估计方法的效果。
KDE核密度估计理解
qq_33462393的博客
08-05 694
记录下对知乎回答https://www.zhihu.com/question/27301358的个人理解 对连续分布函数而言，概率/分布密度函数是分布函数的导数。 直方图中，所有直方图的面积（高：密度 X 底：x带宽）和为1；对应的，若是密度曲线，则关于x的积分为1 下式采用了极限逼近的思想，只要h够小， 求的是x这一点处，所以除以区间长度2h。因此方法上本质要求h趋于无穷小。但考虑到样本的随机性（单次试验），h取太小会导致方差大；h取太大，不能很好的代表x这一点，会导致误差大。 如果记(这里
parzen窗方法和k近邻方法估计概率密度
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山高路远坑很深的博客
04-06 2万+
机器学习实验四，详情请参考《模式分类》第二版第四章课后上机练习4.3、4.4节实验环境：Matlab2016aParzen窗估计方法：已知测试样本数据x1,x2,…,xn，在不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定的前提下，假设R是以x为中心的超立方体，h为这个超立方体的边长，对于二维情况，方形中有面积V=h^2，在三维情况中立方体体积V=h^3。 根据以下公式，表示x是否落入超立方
2DLDA算法在Matlab中实现人脸识别与最近邻分类器
用户可以通过运行这个脚本来应用2DLDA算法进行人脸识别的特征提取，并利用最近邻分类器进行分类识别。而“***.txt”可能是一个文本文件，内容可能包含与该Matlab程序相关的资源链接、使用说明或版权信息。 6. 应用...
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