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我正在尝试写一个使用k-NN算法进行人物识别的简单程序。我认为这个问题很经典，但我需要一些帮助。k-NN分类器需要计算一些距离，所以我的问题是，如何比较，或者如何计算两个图像之间的距离？
浏览 3提问于2016-12-13得票数 0
我的策略是获取图像数据库的SURF特征，然后将其放入k-NN模型中，这样每当我使用SURF特征查询图像并查找相似的项集时，我就可以使用k-NN获得最近的邻居。问题是，我尝试在scikit-learn中训练k-NN模型，方法是放置SURF描述符，然后将其扁平化。然而，每当我尝试训练模型时，这个错误就一直出现。我应该如何表示要素，以便可以在k-NN中使用它SURFObject = cv2.SURF(hessianThreshold = 400, extended = 0)
image_names
浏览 0修改于2017-10-23得票数 0
我有兴趣使用k-NN方法来训练我的数据集，然后对样本数据集进行预测。我有一个表(tb)，每个表包含两个大小为1X2000的变量。datasets x = tb(1501:2000,1);现在，我想使用k-NN我不知道k-NN如何用于回归。有什么帮助吗？
浏览 2修改于2017-06-07得票数 1
我正在做一个项目，我想在fisher的虹膜数据集上使用k-NN分类。我在下面介绍我的k分类MATLAB代码：cp = classperfknnclassify(meas(test,:),meas(train,:),species(train,:));end
fprintf('The k-NNknnc
浏览 1提问于2016-01-24得票数 0
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假设有人已经训练了一个基于未知度量的最近邻算法。我有一个大型的N观测数据集和P特性。对于每个观察结果，我都会得到对应于(相同)数据集中的K“最近”点的D3索引。
学习这个指标的一般策略是什么？这类问题有标准名称吗？有这样一个任务的卡格勒式的比赛，或者这是不寻常的？
浏览 0修改于2019-11-30得票数 1
我是新接触k-NN的，所以我试图通过Datacamp课程: ML入门来学习UCI ML repo中的泰坦尼克型数据集。
我已经讲到了基于精度选择最佳k参数的部分(accs)。
浏览 1修改于2017-03-19得票数 1
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我正试着从包的插入符号中运行knnreg。由于某些原因，这套培训集起作用： V1 V2 V3 10 : 10315 2 : 6435 6 : 8895 1 : 10244 4
浏览 1修改于2015-01-11得票数 8
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这是我去年在Matlab中为k近邻概率分布编写的代码： % Function calculates distribution p(y|x) for each class and each object % y - matrix of sorted class labels for training dataset N1xN2
浏览 4修改于2017-05-01得票数 2
我有一个由数百万个示例组成的数据集，其中每个示例包含128个用名称分类的连续值特征。我正在尝试寻找一个大型的健壮的数据库/索引来用作高维数据的KNN分类器。我尝试过，但它占用了这么多的数据，即使这样，它也必须加载到内存中。，特别是通过PyLucene接口，会是一种可能的替代方案吗？我意识到Lucene被设计成一个文本索引工具，而不是一个通用的分类器，但是可以这样使用它吗？
浏览 0提问于2011-04-07得票数 0
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我编写了一些用于k-NN分类的代码，在完成分类之后，我想要计算混淆矩阵。我所有的尝试都失败了。因此，我请求你帮助我找到一种计算混淆矩阵C的方法。classperf(cp,class,test); err_arr = [err_arr; cp.ErrorRate];
fprintf('The k-NN
浏览 3提问于2016-01-28得票数 0
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我想使用科学学习中的k-NN算法。对于距离函数，我想使用我的“自己”函数。这些应该用tanimoto系数来计算。
我编写了tanimo函数，并将它提供给了scikit learn中的度量参数。
浏览 3修改于2016-01-13得票数 1
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目前，我正在回顾一些与机器学习相关的概念，我开始怀疑K分类器的超参数选择。这样，我们避免了所有的病理病例，其中一个样本可能在所有M类的中间，然后有一个领带。例如，考虑下面的示例，其中我们有M=3，每个几何形状表示一个类：假设K<=M:您肯定会在样本1、2和3中间有一个领带。
显然，这只是一个玩具的例子，但我认为它足以说明我的想法。我试图寻找一个答案，但我没有找到任何资源提到这一点，我是错在某种程度上，或这一推理可能是合理的？
浏览 0提问于2021-01-03得票数 3
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有没有像10k - 100k这样的海量维度的k-NN搜索问题的文章？
大多数对真实世界数据进行测试的文章都是在10-50维度下运行的，少数文章是在100-500级别运行的。
浏览 1修改于2013-06-19得票数 2
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