目录1.基本概念2.KNN2.1 KNN Classifier2.2 KNN Regressor2.3 距离3.细节讨论3.1 性能分析3.2 K值分配3.3 加权最近邻分类器4.代码分析5.参考资料 1.基本概念KNN(K-Nearest Neighbors, K近邻)是有监督学习中普遍使用的方法之一，其中，KNN分类器一般将观察值的类别判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类，KNN回
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2024-04-01 06:53:40
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利用K近邻（回归）KNeighborsRegressor进行回归训练并预测关于K近邻回归k近邻有分类也有回归，其实两者原理一样:定量输出是回归，进行预测比如明天的降水概率定性输出是分类，需要定性的描述kNN回归的原理：通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本对应属性的值。关于sklearn内建boston数据集类型是sklearn.utils.
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2024-04-30 14:06:17
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KNN学习KNN的基础知识原始数据的距离图像打印类型3的第70个数据 与类型3，4，6，7四种不同类型的第1个进行对比欧氏距离欧几里得度量 Euclidean Metric，Euclidean Distance：指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。比如：在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离KNN的计算方法KNN数据的预处理KNN数
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2024-03-24 16:00:06
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本文代码均来自《机器学习实战》这里讲了两个例子，datingclass 和 figureclass,用到的都是KNN，要调用这两个例子的话就在代码末尾加datingClassTest()和handwritingClassTest()至于第二个例子中用到的图片，是指那种字符点阵的图片，但是对于同样的原理，灰度图片应该也是可以的，虽然准确率就不一定了吧图片长这个样子：0_0.txt
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ORB_SLAM2特征匹配SearchByProjection使用于运动模型跟踪函数原型函数简介知识难点由两帧绝对位姿推出两帧相对位姿前进与后退对搜索范围的影响描述子的比较方向一致性检测运用于局部地图跟踪函数原型函数简介知识难点搜索半径的确定兴趣特征点搜索与其它重载函数的区别运用于重定位函数原型函数简介知识难点SearchByBoW运用于参考关键帧跟踪函数原型函数简介知识难点最近邻和第二近邻剔除
示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统
(1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。 (3) 分析数据：检查数据，确保它符合要求。 (4) 训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完
1、特征点1.1 什么是角点角点是图像中某些属性较为突出的像素点，例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等。常见的角点：灰度梯度的最大值对应的像素点两条直线或者曲线的交点一阶梯度的导数最大值和梯度方向变化率最大的像素点一阶导数值最大，但是二阶导数值为0的像素点1.2 什么是特征点：特征点与角点在宏观定义上相同，都是能够表现图像中局部特征的像素点，但是特征点区别于角点的是其具有能够唯一
特征匹配要是遇到误匹配时，如何筛选处理？答案就是用ransac算法进行过滤。 RANSAC算法背后的核心思想是:支撑集越大,所计算矩阵正确的如果一个(或多个)随机选取的匹配项是错误的,那么计算得到的基础矩的支撑集肯定会很小。反复执行这个过程,最后留下支撑集最大的矩阵作因此我们的任务就是随机选取8个匹配项,重复多次,最后得到8个大的支撑集。如果整个数据集中错误匹配项的比例不同,那么选取到8各不相同
简介本文主要演示利用opencv自带的特征检测算子做图像的特征匹配。检测算子包括SIFTSURFORB特征描述子提取算子包括SIFTSURFORBVGG匹配算法FlannBasedMatcher本文不对相关原理做介绍，只演示其用法，如果对原理感兴趣可以查阅相关文档学习。首先，包含所需要的头文件#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <open
KNN算法存在一个训练样本集合，里面有n个训练数据，每个训练数据有m个特征。每个训练数据都标明了相对应的分类。比如：其中一条数据有四个特征：体重，翼展等，也有相对应的种属。 则KNN算法就是将一条未知种属的数据的每个特征与训练样本集合中的每条数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集合特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般选择样本数据集合中前K个最相似的数据，这就是
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2024-07-31 14:30:20
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2021-12-22 11:45:24
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surf特征+FLANN特征匹配+knn筛选匹配点+单应性矩阵映射#include "stdafx.h"#include #include #include #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"#include#include using namespace cv;using namespace std;int main( )
原创
2022-04-11 13:36:19
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本文来源于 Machine Learning in Action**使用KNN改进约会网站的匹配效果**步骤：原始数据预处理—分析数据—-训练算法—测试算法—-使用算法1 原始数据预处理 本书中提供的原始数据（TXT）格式如下: 前3列为特征（飞机的里程数、玩游戏耗费时间、每周消费冰激凌的公斤数）。最后一列 为类别（不喜欢的、魅力一般的、极具魅力的） 显然，最后一列不利于数值分析以及数值范围
机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别
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2024-03-12 21:55:03
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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
这里是写给小白看的，大牛路过勿喷。 1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集
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2024-03-28 15:56:50
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KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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一、KNN算法KNN(K-NearestNeighbor)算法既可以用于分类，也可用于回归。这里介绍他的分类用法。 训练集：一堆拥有标签的m维数据，可以表示为： 其中， 是标签，即所属类别。目标：一个测试数据x，预测其所属类别。 算法：计算测试点x与
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2024-05-10 18:46:35
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投
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2019-06-10 10:24:00
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