实验二kNN算法之1NN分类

最新推荐文章于 2023-07-03 22:50:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33826977/article/details/52674442
本文介绍了k-NN算法在处理分类问题中的应用，特别是1-Nearest Neighbor (1NN)策略。通过将数据转换为OneHot编码，计算测试样本与训练样本间的欧式距离，当k=1时，测试样本被分类为其最近邻的类别。作者在C++中实现了这一过程，并详细讲述了调试和检查OneHot矩阵的方法，以确保正确性。

k-NN处理分类问题，即分类：多数投票原则，先将数据集处理成OneHot矩阵，计算测试文本与每一个训练文本的距离，如果k = 1，则找到最小的距离，则测试文本的分类对应于该训练文本的分类。在用C++实现时，通过好多次的debug，并且将最后生成的OneHot矩阵的每一行都输出到文本中去查看，再在OneHot矩阵每行测试文本尾中输出得到的类比结果，距离，分类。这里使用了欧式距离。

训练文本和测试文本形如：

documentId emotion words

1 5 sad mortar assault leav at least dead

2 4 joy goal delight for sheva

3 4 joy nigeria hostag fear dead is freed

4 3 fear bomber kill shopper

5 6 surprise veget not fruit slow brain declin

6 4 joy pm havana deal a good experi

7 4 joy kate is marri doherti

8 6 surprise nasa revisit life on mar question

9 4 joy happi birthdai ipod

10 4 joy alonso would be happi to retir with three titl

11 4 joy madonna s new tot happi at home in london

12 5 sad nicol kidman ask dad to help stop husband s drink

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神经网络基础：从二分类初步认识NN（结合逻辑回归）、神经网络介绍及其前向传播(Forward Propagation)
qq_16324149的博客
09-04 816
概念及前向传播(Forward Propagation) 个人觉得将神经网络和逻辑回归联系起来会更好理解 逻辑回归其实就是感知机，结构图如下（以二维为例，方便可视化）： 其中： 用矩阵表达为: 其中W维度(1,2), X维度(2,1) 利用逻辑回归可以处理二分类问题，分界线是线性的 倘若数据并不是线性可分的，如下： 那么使用逻辑回归的分类结果就不尽如人意了： 这时我们试试多使用几个感知机，组成如下神经网络（输入层编为第0层）： （其中单元“1”并不是神经元，
手工实现水果分类器-1NN
weixin_43606419的博客
12-27 1761
本文内容为学习麻瓜编程python–实用主义教学之后，整理的学习笔记，作为复习的资料，后边有知识遗落的时候回来看看。 麻瓜编程官网 https://www.mugglecode.com/ 数据集（详细描述见下方）提取地址：https://video.mugglecode.com/fruit_data.csv 第一篇 机器学习–手工实现水果分类器 文章概览 什么是机器学习？ 水果分类器是怎么...
matlab最近邻分类（1NN）代码
03-04
通过matlab实现了最近邻分类算法
lecture1-NN的简介
weixin_34372728的博客
10-25 160
    这是DL的发明人Hinton在多伦多大学的2013年冬季教授de课程，并将视频分享到coursera网站上。其中不但有视频，也有课件，但是Hinton主页上还有他上课的课后问题，Hinton告诉学生这些视频作为课前看看，课中在讨论和上课，其实这种方法很好。可惜估计一辈子也看不到大牛了，只能沾沾他的放到万里的光了，不过Hinton的课程的确每节课包含的信息太多了，还是较为难消化的，不...
1nn分类器matlab代码-1-nn-editing:编辑最近的邻居分类器。实例选择
05-24
1nn分类器matlab代码1-nn编辑 编辑最近的邻居分类器。 实例选择。 MATLAB代码。 职能 [n, stored, e] = edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose) [n,e] = edit_closest_to_centroid(Data,Labels) C = train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~) [e, AssignedLabels] = test_1nn(C,Data,Labels) f = voronoi_regions(prototypes, region2d, colour) 剧本 Example_GTS 此代码应用贪婪禁忌搜索方法（GTS）来为每个类提取一个原型。 它绘制了两个数字：（1）GTS的起点，它是原型（CC）的最接近质心的选择，以及（2）GTS算法的结尾与重新定位的原型。 原型定义的Voronoi单元以该类颜色的柔和版本着色。 数据 Example_GTS的示例所需的Data2D5.mat数据文件 数字 Data2D5_CC.jp
【分类器】- KNN
weixin_30240349的博客
06-13 177
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有：贝叶斯、基于规则的分类（决策树）、向后传播分类、SVM（支持向量机）、基于关联规则挖掘的分类。 2、懒惰学习：直到给定一个测试元组才...
1nn分类器matlab代码-Machine-Learning:机器学习
05-24
1nn分类器matlab代码UEA时间序列分类 一个兼容的Java工具箱，用于时间序列分类，聚类和转换。 有关python sklearn兼容版本的信息，请参见 在网站上找到有关UCR单变量和UEA多元时间序列分类档案的广泛工作和数据集托管的更多信息。 正在为我们的研究积极开发此代码库。 dev分支将包含最新但稳定的代码。 安装 我们正在考虑将来在Maven或Gradle上部署此项目。 目前有两种选择： 下载并将其作为依赖项包含在您的项目中，或者您可以通过命令行运行实验，请参见 派生或下载源文件，并将其包含在您喜欢的IDE中的项目中，然后您可以构建自己的实验（请参阅参考资料）并实现自己的分类器。 概述 该代码库主要表示一个通用框架中不同算法的实现，这在当时尤其是一个真正的问题，实现使用Python，C / C ++，Matlab，R，Java等中的任何一种，或者甚至它们的组合。 因此，我们主要提供不同分类器的实现以及实验和结果分析管道，以期促进和简化开放源代码，易于比较的结果和易于再现的结果，尤其是在TSC空间内。 尽管它们显然是学习的非常重要的方法，但我们很可能不会在代码库中实现任何
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在这个项目中，我们将会探讨如何使用Java语言实现KNN算法，并在Weka这一数据挖掘工具上进行操作。 首先，KNN算法的基本思想是：假设一个新的数据点会和训练集中最接近它的K个邻居共享相似的标签。这里的“近”通常...
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基于MATLAB的指纹定位算法 NN KNN WKNN
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最近邻算法是最简单的分类和回归方法之一。在指纹定位中，NN算法首先通过测量设备接收到的信号强度（RSSI）创建指纹库，然后将待定位设备的RSSI值与指纹库中的数据进行比较，找到最接近的一条记录，以此记录的坐标...
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将这些特征作为输入，用KNN算法进行分类或聚类，可以帮助我们理解和组织大量的音频数据。 总的来说，KNN算法在MATLAB中的实现涉及到数据处理、距离计算、K值选择等多个环节，通过实际操作和案例分析，我们可以更好...
机器学习分类算法（一）k-NN分类算法
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11-09 1194
介绍k-NN分类算法
1nn分类器matlab代码-AGA:属性引导的增强
05-24
1nn分类器matlab代码AGA：属性引导的增强 该存储库包含一个PyTorch实现 @inproceedings{Dixit17a, author = {M.~Dixit and R.~Kwitt and M.~Niethammer and N.~Vasconcelos}, title = {AGA : Attribute-Guided Augmentation}, booktitle = {CVPR}, year = 2017} 要求 软件 要从头开始在SUNRGBD上重现我们的结果，我们需要遵循以下软件包 该存储库中包含SelectiveSearch代码（可下载）。 下载脚本毫不客气地从邵少卿的GitHub存储库中获取。 要使用SelectiveSearch ，请启动MATLAB并运行 cd <PATH>/3rdparty/selective_search fetch_selective_search img = imread('<PATH>/datasets/SUNRGBD/image_00001.jpg'); boxes
kNN（k-Nearest Neighbours）算法 原理
qq602678827的博客
07-28 3663
简介 kNN（k-Nearest Neighbours）是机器学习中最简单易懂的算法，它的适用面很广，并且在样本量足够大的情况下准确度很高，多年来得到了很多的关注和研究。kNN 可以用来进行分类或者回归，大致方法基本相同，本篇文章将主要介绍使用 kNN 进行分类。 举个例子跟你讲 kNN还真是直接讲例子最好懂。大家都喜欢兔子，所以就来说一说兔子的事情吧。 有一种兔子叫作悲伤（Grief
机器学习算法之1：k-NN 算法
The Zen of Data Analysis
09-30 1675
k-NN 算法 k-NN 算法（k-Nearest Neighbor），也叫k 近邻算法。 学会k-NN 算法，只需要三步： 了解k-NN的算法思想 掌握背后的数学原理 代码实现 算法思想:多数表决 k-近邻算法，它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。 当然只对比一个样本是不够的，误差会很大，我们需要找到离其最近的k个样本，并将这些样本称之为「近邻...
机器学习：K-NN分类
m_517172449的博客
04-09 2311
一、定义        1、K-NN分类全称为K近邻法（k-nearest neighbor），是一种基本回归与分类方法：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例中多数实例属于某一类，就把该输入实例分为这一类。        2、好比说，你周围的同学大都是些好学生，你也会被认为是好学生；你周围大都是些混混，那你也会被认为是混混。（其实这只是一种误解哈...
【海量数据挖掘/数据分析】 之 K-NN 分类(K-NN、K-NN实例、准确率评估方法、准确率、召回率)
仙魁XAN
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K-NN 全称是 K-Nearest Neighbors , 即 K 最近邻 算法;② 定义 :给定查询点 p , 找出离 p 最近的 K 个点 , 找出所有的 qk​ 点 , qk​ 点的要求是 点到 p 的距离 小于其第 k 个邻居的距离;③ 理解方式 :以 p 点为圆心画圆 , 数一下圆内 , 和圆的边上的点是由有 K 个 , 如果个数不足 K 个 , 扩大半径 , 直到圆边上和园内的点的个数大于等于 K 为止;
k-NN算法
佐井白白的微笑
12-30 2120
本内容整理自coursera,欢迎交流转载。 1. 1-NN算法对于数据集， initialize dis=+∞for i=1,2,…,N    compute: δ=dis(xi,xq)     if δ<dis:       set dis=dis(x1,xq)return most similiar data initialize\ dis=+\infty\\ for\ i=
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weixin_41332009的博客
02-20 1071
1. 参数化(parametric) vs. 非参数化方法 参数化方法 提前假定某种拟合的函数形式 优点：简单，易于解释和评估 缺点：high bias, 因为真实的数据分布可能根本就不符合我们之前假定的函数形式！ 非参数化方法 分布的估计是数据驱动的 (Distribution or density estimate is data-driven) Relatively few assumptions are made a priori about the function
MATLAB实现1NN分类器及KNN算法评估
KNN算法是一种基于实例的学习方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的工作原理是找到测试数据最近的K个训练样本，通过多数投票等方式决定最终的分类。在分类器实现中，需要考虑K值的选择、距离度量方法...
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