KNN是最简单的机器学习算法之一。在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[1]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归：l在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类，被分类到最近的K个最近...
分类：
编程语言 时间：
2015-05-18 16:30:21
阅读次数：
781
一、最近邻插值算法
思想&步骤：
1.根据放大的倍数，新建一个大小为原图像大小*倍数的0矩阵
2.0矩阵的每一个像素点的值根据原图像求出,即分别把x,y除以倍数后得到的小数取整( matlab中的round函数取小数的最近整数 )
3.对于边缘的情况要注意
最邻近插值简单且直观，速度也最快，但得到的图像质量不高。
代码demo:
A=imr...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-18 09:18:59
阅读次数：
209
OpenCV入门 - 关键点描述子匹配Flann-based
和前面利用暴力法找距离最近的descriptor,Flann-based matcher使用快速近似最近邻搜索算法，在匹配前可以利用图片训练该matcher，从而加快检测速度（TODO）.
What is it Flann? FLANN is a library for performing fast appro...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-12 17:17:30
阅读次数：
248
本文内容基于An introductory tutoril onkd-trees1.KDTree介绍KDTree根据m维空间中的数据集D构建的二叉树，能加快常用于最近邻查找（在加快k-means算法中有应用）。其节点具有如下属性（对应第5节中的程序实现）：非叶子节点（不存储数据）：partition...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-29 00:37:24
阅读次数：
438
本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。这里使用Matlab实现这两种估计方法。...
分类：
其他好文 时间：
2015-04-25 22:54:04
阅读次数：
1933
一、基本原理
存在一个样本数据集合（也称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的整数）个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
二、算法流程...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-17 11:44:08
阅读次数：
162
---恢复内容开始---《 Machine Learning 机器学习实战》的确是一本学习python，掌握数据相关技能的，不可多得的好书！！最近邻算法源码如下，给有需要的入门者学习，大神请绕道。数字识别文件'''Created on Sep 16, 2010kNN: k Nearest Neigh...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-16 12:13:25
阅读次数：
243
KNN的是“k Nearest Neighbors”的简称，中文就是“最近邻分类器”。基本思路就是，对于未知样本，计算该样本和训练集合中每一个样本之间的距离，选择距离最近的k个样本，用这k个样本所对应的类别结果进行投票，最终多数票的类别就是该未知样本的分类结果。选择什么样的度量来衡量样本之间的距离是关键。
一、从文本中读取样本的特征和分类结果。
'''
kNN: k Nearest N...
分类：
编程语言 时间：
2015-04-11 13:19:10
阅读次数：
214
概述K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。算法总结k-邻近算法是分类...
分类：
其他好文 时间：
2015-04-11 01:11:04
阅读次数：
209
2.3两种简单的预测方法：最小二乘和最近邻
在本节中我们详细讨论两种简单但有效的预测方法，使用最小二乘线性模型拟合和k最近邻预测。线性模型对结构做了大量的假设，但是可能会产生不准确的预测。K-最近邻对结构做了适当的假设，所以预测通常是精确但不稳定的。
2.3.1线性模型和最小二乘
在过去的30年中，线性模型一直是统计学的支柱，而且现在依然是我们最重要的工具之...
分类：
其他好文 时间：
2015-03-15 13:57:03
阅读次数：
161
