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
【图像处理】-034 knn算法 在读matting文献的时候，读到了knn matting，该算法在抠图之后的效果还可以，在后面的深度抠图时常用语制作训练样本的mask。这里，先对knn进行简单介绍。 文章目录【图像处理】-034 knn算法1 原理2 优劣势3 实现步骤 1 原理 knn算法，又称为k最近邻（k nearest neighbor）算法，是机器学习和数据挖掘中常用的一种分类算
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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1. 图像分类以及基本流程1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。1.2 图像分类的挑战 物体分类与检测的难点与挑战在本文中分为３个层次
引子整个KNN已经完成，可视化的完成在该文章当中暂时不涉及，毕竟我理解的也还不完全，所以等到之后有空，敲完注释之后再在另外一篇博客里讲，或许那时候我还写出了，我现在所设想的图片像素块变化较大的检测并分割的函数呢。。。 在全篇代码当中引用的库（tkinter系列可以不用管，那是可视化的库） 全部的文件样式为：前期数据预处理 以上是主函数里的变量准备，之后将会在函数当中使用 这个第一个函数–统一更改图
一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。  
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2024-03-11 17:07:27
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一. KNN算法概述 KNN是机器学习中最基础也会是经典的算法，其思想用我们一句俗语就是“人以群分，物以类聚”，即一个样本在特征空间中与一类别中k个最相似，则认为这个样本就属于这个类别。二. KNN算法介绍 通过上图我们介绍一下KNN的思想，图中K表示K个最近邻居，KNN实质就是根据样本附近这K哥邻居是什么类别而判断新样本属于哪个类别。我们利用上图再直观解释一下，图中绿色方块是一个新的样本即需要判
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2024-07-03 02:58:45
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KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。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的数据(距离最近)的分类标签。如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于
K近邻算法是我们学习机器学习时的第一个算法，K近邻算法不像其他算法那样需要建立一个显式的算法模型，但是掌握K近邻算法的原理非常重要。1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿
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2024-10-01 11:29:57
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距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
k-近邻算法的概述 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值
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2024-06-15 19:08:40
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闲着无聊，这次自己动手实现一下简单的KNN分类算法，来实现对图片的分类，夯实一下自己的基础。 首先，KNN算法流程： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的点； 4）确定最小点所在的位置； 5）返回最小点位置所在的类别作为测试数据的预测分类数据集：数据集采用Sort_1000pics数据集。数据集包含1000张图片，总共分为10类。分别是人
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2024-03-27 14:31:19
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KNN（K nearest neighbor）算法 KNNK nearest neighbor算法概念原理实践参考文献 1.概念KNN算法是分类算法的一个基础算法，它是一个先验算法，也就是需要首先有一个基础的分类，再对一个目标样本进行分类的算法。2.原理如下图，假设有一个样本集合已经分好为3类：绿、蓝、紫，现在要对一个目标样本（图中红点）进行分类。 其中每个样本有n个特征，每2个样本(x、y)之
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2024-05-21 11:11:23
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机器学习技术Voronoi图定义：Voronoi图:计算几何里的一种基于距离的平面划分方法。在平面上有n个不重合种子点（节点），把平面分为n个区域，使得每个区域内的点到它所在区域的种子点（节点）的距离比到其它区域种子点（节点）的距离近。每个区域称为该种子点（节点）的Voronoi区域。Voronoi图是Delaunay三角剖分的对偶图。Voronoi图的每条边是由相邻种子点（节点）的垂直平分线构成
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2024-04-13 11:40:38
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GNN - Graph Neural Network 图神经网络
图神经网络先导概念传统机器学习与图神经网络的关系传统机器学习数据类型：矩阵、张量、序列、时间序列；但是现实生活中的数据更多是图的结构；现实的数据可以转化为图的形式（包括传统机器学习数据），图机器学习问题可概括为节点分类问题，边预测问题传统机器学习技术假设样本独立同分布，因此传统机器学习技术
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2024-03-21 21:18:18
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k-最近邻算法基础理论欧式距离（Euclidean distance）曼哈顿距离（Manhattan distance）代码实例 在学习深度和图像识别的时候，看见了一个比较有意思的算法——KNN算法，该算法是图像分类中最简单的算法之一。基础理论 KNN算法全称是K-最近邻算法，英文名称是K-NearestNeighbor，简称为KNN；从算法名称上，可以猜出，是找到最近的k个邻居，在选取到
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2024-03-29 13:28:45
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机器学习之k近邻（KNN算法）工作原理、代码实现详解 文章目录机器学习之k近邻（KNN算法）工作原理、代码实现详解1、kNN介绍（1）定义（2）工作原理（3）学习方式（4）欧氏距离2、kNN代码实现简单案例1、IRIS数据集分类案例——算法实现(1)、导入所需数据集合算法包(2)、定义knn函数求欧式距离并排序(3)、数据处理2、IRIS数据集分类案例——sklearn实现(1)、导入所需数据集合
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2024-08-07 15:27:41
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目录1.走近k近邻 - 你周围的人决定了你是怎样的人：2.重要概念：3.k近邻算法的数学形式：4.k近邻模型的直观认识：5.如何计算距离：6.k值的选择：7.k近邻算法的损失函数：8. kd树数据结构：9.搜索kd树：1.走近k近邻 - 你周围的人决定了你是怎样的人：人是群居动物，这不仅是因为整个社会运转需要各种各样的人才进行劳动分工和资源交换，还因为人本性上需要认同感，不仅是身份认同，还希望对他
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2024-08-27 14:25:33
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1 - 背景KNN：k近邻，表示基于k个最近的邻居的一种机器学习方法。该方法原理简单，构造方便。且是一个非参数化模型。 KNN是一个“懒学习”方法，也就是其本身没有训练过程。只有在对测试集进行结果预测的时候才会产生计算。KNN在训练阶段，只是简单的将训练集放入内存而已。该模型可以看成是对当前的特征空间进行一个划分。当对测试集进行结果预测时，先找到与该测试样本最接近的K个训练集样本，然后基于当前是
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2024-09-12 07:28:56
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一、简单的算法1、KNN kNN的思想如下：对于一个个案，找到它附近的k个个案（邻居），把这些邻居的类别的众数作为自己的类别。 KNN的特点：kNN不具有显式的学习过程，它直接基于实例对样本进行预测（惰性学习的代表)；kNN是非参数学习算法，
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2024-02-07 09:26:13
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