Advertisement

Matlab代码用于检验手写数字分类任务中的K最近邻算法(knn)精度，八度应用。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该MATLAB精度检验代码在Ocatve/Matlab环境中，利用K近邻算法对手写数字图像进行分类。该存储库囊括了《贝叶斯推理与机器学习》一书第14章中提供的练习解决方案，具体指练习14.1。其中，文件NNdata.mat包含了针对手写数字5和9的训练集以及测试集数据。为了确定最佳的K值，采用了留一法交叉验证，并根据选定的K值评估该方法在测试数据集上的分类准确性。为了更深入地理解相关技术细节，您可以参考八度上提供的代码运行演示（视频）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB精度验证代码-手写数字分类-KNN：在Octave中利用K近邻算法进行...
    优质
    本项目展示了如何使用MATLAB/Octave通过K近邻(KNN)算法对手写数字图像数据集进行分类，以验证模型精度。适合初学者研究模式识别与机器学习技术。 该存储库包含使用K近邻算法在Matlab或Octave中对手写数字进行分类的代码，并提供了《贝叶斯推理与机器学习》书第14章练习题的解决方案。具体来说，文件NNdata.mat包含了用于手写数字5和9训练及测试的数据集。任务是通过留一法交叉验证确定K近邻中的最佳K值，然后使用该最优K值计算在测试数据上的分类准确率。更多细节请参考相关文档或视频教程以了解如何在Octave中运行代码。
  • K-最近邻分类(KNN)算法源代码
    优质
    本段提供K-最近邻(KNN)分类算法的Python实现源代码，适用于数据挖掘和机器学习项目中的模式识别与预测任务。 在本程序中，训练样本集包含30个样本，每个矢量长度为5。对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类。这些样本从文件data.txt中读取。程序运行时会显示所有样本及其类别，并指出待分类样本（即{1,18,11,11,0.5513196}）属于2类，同时还会展示该样本的五个最近邻的类别和它们之间的距离。
  • 基于k-近邻算法的手写体分类代码与数据集应用
    优质
    本项目采用K-近邻算法实现手写数字图像的分类识别，并提供了相关数据集进行模型训练及测试。适合机器学习初学者实践使用。 k-近邻算法实例及数据集包括测试集和训练集。代码文件为knn.py（主体代码）以及test.py（用于绘制散点图的详细代码）。example_1展示了由test.py生成的散点图。
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
  • 使用Python编写KNN(K-近邻)算法实例代码
    优质
    本文章提供了一个详细的教程和实例代码，演示如何使用Python编程语言实现K-近邻（KNN）算法。通过示例来讲解机器学习中常用的距离度量方法及分类技术。适合初学者入门学习。 一、概述 KNN（K-最近邻）算法是一种较为简单的机器学习方法，主要用于对数据进行分类。从技术角度来说，该算法基于一个给定的训练数据集，在面对新的输入实例时，找到与之最为接近的K个实例，并依据这K个实例中多数属于哪一类来确定新输入实例应归类为哪个类别。 为了便于理解，这里提供了一个简单的示例。假设我们有一组关于电影镜头的数据： 如果现在有另一部电影X，它的打戏数量是3次，吻戏次数为2次。那么这部电影应该被分类到哪一个类型？ 我们可以用图表来表示这些数据（图中的圆点代表训练集里的已知样本；三角形则用来标记测试数据即我们的未知样本电影X）： 接下来需要计算测试数据与所有训练集中各点之间的距离，假设k值为特定数值。
  • KNN(K-最近邻)算法详解与应用实例
    优质
    本文详细解析了KNN（K-最近邻）算法的工作原理、优缺点，并通过具体案例展示了其在分类和回归问题中的实际应用。 KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归任务中广泛应用。其基本原理是：在一个特征空间里，如果一个数据点的大部分邻近的数据点都属于某个特定类别，则该数据点也倾向于归属于这个类别。 具体来说，对于一个新的待分类样本，KNN首先计算它与训练集中所有其他样本之间的距离（例如使用欧氏距离或曼哈顿距离）。接着按照这些距离进行排序，并选择最近的K个邻居。然后统计这K个最接近的数据点各自所属类别的频率分布情况。最后将类别出现次数最多的那个分类结果作为该新数据点的预测输出。 值得注意的是，虽然KNN算法具有直观且易于实现的优点，但同时也存在一些局限性：如对大规模或复杂分布类型的数据集计算效率低、容易受异常值影响等。因此，在实际应用中需要仔细选择合适的参数（特别是确定好“K”的大小）以及距离度量方法来优化分类效果。
  • K近邻算法在手写数字识别中的应用实践
    优质
    本篇文章探讨了K近邻算法在手写数字识别领域的应用，并通过实际案例展示了其有效性和局限性。 文章首发于个人博客《引言k 近邻法（KNN）》是一种基本的分类和回归方法，在这里仅讨论其在分类方面的应用。它没有明显的学习过程，而是利用已知训练数据集对输入特征向量空间进行划分，并将其作为分类模型的基础。其中 k 值的选择、距离度量以及分类决策规则是 K 近邻模型的三个基本要素。 本段落将按照以下提纲展开： 1. 介绍k近邻法 2. 解释KNN模型的基本原理 3. 在手写数字识别中的实际应用案例 **关于k近邻算法** 理解k近邻算法非常直观，因为它本质上是通过计算距离来进行分类。具体来说，在给定一个训练数据集的情况下，对于一个新的输入实例 M，我们需要在该训练集中找到与M最接近的邻居，并根据这些最近邻居的信息来确定M所属类别。
  • K近邻算法(KNN)
    优质
    K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它通过计算待预测样本与训练集中各点的距离来确定其邻居，并基于这些邻居的信息进行决策。 核心思想：一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本大多数属于某一个类别，则该样本也归属于这个类别，并具有这类别上样本的特点。KNN算法的效果很大程度上取决于选择合适的K值。 算法包括三个要素： 1. K值的选择； 2. 距离度量的方法； 3. 分类决策规则 对于K值得选择，没有固定的准则，通常根据数据分布情况选取一个较小的数值，并通过交叉验证来确定最适宜的K值。如果选用较小的K值，则预测时会依据更小范围内的训练实例进行判断，这可能会导致过拟合现象出现；反之，若采用较大的K值则可以减少泛化误差，但同时也会增加训练误差。 度量方式通常使用欧氏距离来计算样本之间的相似性。 分类决策规则一般采取多数表决法。
  • K近邻算法（含分层聚类KNN与KD树KNN）
    优质
    本文章介绍K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化方法，包括分层聚类KNN和使用KD树加速搜索的过程。适合初学者快速掌握其原理及应用。 关于K近邻算法在MATLAB中的实现，特别是分层聚类KNN和KDtree KNN方面，如果有任何建议或想法欢迎与我交流。谢谢。
  • 基于K近邻算法(KNN)的数据分类预测实现及Matlab代码解析
    优质
    本文章详细介绍了利用K近邻算法（KNN）进行数据分类与预测的方法，并对相应的MATLAB编程实现进行了深入解析。适合机器学习初学者参考和实践。 在数据科学领域，K近邻算法（KNN）是一种简单而强大的非参数分类方法，在处理分类问题上表现出色。该算法的基本思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即一个样本的类别由其最近的K个邻居决定。这种假设认为相似的数据点通常属于同一类。 在实际应用中，选择合适的距离度量方式至关重要，常用的有欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。对于给定测试数据集中的每个元素，算法会计算它与训练集中所有样本的距离，并找出最近的K个邻居。通过这K个最接近的数据点投票决定该测试实例所属类别。 Matlab提供了强大的工具来实现这一过程，包括处理数学问题的强大函数库和可视化功能。使用Matlab进行KNN算法开发时，可以利用其内置的功能简化代码编写工作量，并提高效率。在具体操作中，还需要对数据执行预处理步骤如特征缩放或归一化等。 文档可能详细介绍了如何应用KNN来解决实际问题以及该方法的理论基础和应用场景。另外一份文档则侧重于讨论KNN算法的重要性和它在机器学习与数据分析中的作用。这些文件将帮助读者全面了解KNN的工作机制及其潜在价值。 此外，还有一份完整的Matlab代码示例展示了如何从零开始实现一个基本的KNN模型，并涵盖了整个流程包括数据准备、特征提取、训练和预测等步骤。通过解析这段代码，用户可以更深入地理解算法的具体细节以及优化策略。 最后，文档中可能包含了一些辅助图解帮助读者更好地理解计算过程或结果呈现方式。这些材料将有助于提高学习者对KNN技术的理解与应用能力。 总而言之，K近邻算法是解决分类问题的有效工具之一，在Matlab环境下实现时能够发挥出其强大的功能和灵活性。无论是理论研究还是实际操作中，该方法都展示了巨大的潜力和价值。