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Matlab中的KNN代码—改进型RPNet在HSI分类中的应用 (HSIC_RPNet)

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简介：
本研究提出了一种基于改进型RPNet算法的KNN分类器，并应用于高光谱图像(HSI)分类中，通过MATLAB实现，提升了分类准确率。 在MATLAB R2018a环境中编写了HSIC_RPNetAnimprovedRPNetforHSIclassification软件。该代码使用前需安装一个降维算法工具包。 文件夹介绍： - 数据集：存储所有数据集的文件。 - 图片与实验结果：保存程序生成的所有图片及论文中的相关实验数据，包括折线图（为方便LaTeX作图，以PDF格式保存）。 - 函数库：存放libsvm函数包以及一些子函数。 代码用途： - 绘制数据集中地面真值图像。 - 对Indian_pines、KSC和Salinas数据集进行SVM分类；对Indian_pines及paviaU数据集执行KNN分类。 - 记录所有实验结果及其原始折线图。 参数设置说明：以RPNet开头的MATLAB脚本段落件在使用时需要调整repeat参数（即实验重复次数），太小会导致实验不具备普遍性，太大则会增加运行时间。此外，还有一份代码可直接绘制paviaU、IndianPines、KSC和Salinas四种数据集的地面真值图，并且无需修改任何参数即可执行。

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  • Matlab中的KNN代码—改进型RPNet在HSI分类中的应用 (HSIC_RPNet)
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    本研究提出了一种基于改进型RPNet算法的KNN分类器，并应用于高光谱图像(HSI)分类中，通过MATLAB实现，提升了分类准确率。 在MATLAB R2018a环境中编写了HSIC_RPNetAnimprovedRPNetforHSIclassification软件。该代码使用前需安装一个降维算法工具包。 文件夹介绍： - 数据集：存储所有数据集的文件。 - 图片与实验结果：保存程序生成的所有图片及论文中的相关实验数据，包括折线图（为方便LaTeX作图，以PDF格式保存）。 - 函数库：存放libsvm函数包以及一些子函数。 代码用途： - 绘制数据集中地面真值图像。 - 对Indian_pines、KSC和Salinas数据集进行SVM分类；对Indian_pines及paviaU数据集执行KNN分类。 - 记录所有实验结果及其原始折线图。 参数设置说明：以RPNet开头的MATLAB脚本段落件在使用时需要调整repeat参数（即实验重复次数），太小会导致实验不具备普遍性，太大则会增加运行时间。此外，还有一份代码可直接绘制paviaU、IndianPines、KSC和Salinas四种数据集的地面真值图，并且无需修改任何参数即可执行。
     
  • HSI MATLAB代码-HSI在MATLAB中的应用
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    本资源提供HSI（高光谱成像）技术在MATLAB平台上的实现方法与应用案例，涵盖数据处理、分析及可视化等内容。 HSI在IT领域指的是高光谱成像（Hyperspectral Imaging），这是一种先进的遥感技术，能够捕捉到连续的、多个窄波段的光谱信息，在地球观测、环境监测、农业分析和医学成像等多个领域都有广泛应用。“HSI:Matlab”则表示使用Matlab编程环境来处理高光谱图像的数据分析与处理。作为一款强大的数学计算和数据分析工具，Matlab非常适合进行图像处理和模式识别工作。 在执行HSI分类任务时，利用Matlab的优势在于它具备丰富的内置函数及灵活的编程结构，能够方便地实现各种复杂的算法。“最小距离分类器”（Minimum Distance Classifier, MDC）是一种简单的分类方法。其原理是将未知样本点与训练集中的每个类别样本进行距离计算，并将其分配到最近的那个类别中去。尽管这种方法简单易懂，但在处理多维数据时可能会遇到“维数灾难”，即随着特征维度增加，分类性能可能下降。 提供的代码文件`MDC.m`实现的就是这种分类器功能。通常该函数包括以下步骤： 1. **数据预处理**：高光谱图像需要进行去噪、校正和平滑等操作以提高后续分类效果。 2. **特征选择**：由于HSI数据的高维度特性，可能需要挑选具有最大区分度的特征用于分类。 3. **训练集和测试集划分**：将数据分为训练集与测试集。前者用来构建模型，后者评估模型性能。 4. **距离计算**：通过欧氏距离、曼哈顿距离等常用方法来测量样本之间的差距。 5. **分类决策**：基于最近的距离分配类别标签给未标记的样本点。 6. **性能评估**：利用混淆矩阵、准确率、查准率和查全率等指标对模型效果进行评价。 “系统开源”标签表明这些代码是公开的，可供公众访问与修改。这为研究者及开发者提供了一个宝贵的资源平台，他们可以基于现有代码进一步开发或学习。文件列表中的`HSI-master`可能是整个项目的主目录，在其中可能包含执行分类器功能的函数以及数据文件如`data.mat`等。 总之，“HSI在Matlab中”的应用涵盖了高光谱图像处理、特征提取、分类算法及开源软件实践等多个方面，通过理解并实践相关代码可以深入学习如何使用Matlab进行高光谱图像分析和分类，从而提升自己在遥感图像处理领域的专业技能。
     
  • wine分类的KNN算法在Matlab中的应用
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    本研究探讨了利用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法进行葡萄酒分类的应用，并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的实现过程与效果分析。 使用MATLAB实现KNN算法对wine数据集进行分类，并计算了分类结果的识别率。
     
  • Matlab中的改进KNN预测代码-Improved-KNN-for-prediction
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    本项目提供了一种在MATLAB环境下用于预测任务的改进版KNN算法代码。相较于传统方法，此版本优化了数据处理流程和分类效果，提升了模型准确性与执行效率。 在MATLAB中使用KNN代码进行预测的改进版Improved-KNN-for-predication包括基本款KNN以及改进后的模型。请引用出处并多多支持。 - 基本KNN： - KNNbasedist：计算两向量间的距离。 - KNNbasetrain：在给定K值下，训练误差的计算。 - KNNbaseopt：探索基础款KNN的最佳K值。 - KNNbasepred：进行基本KNN预测。 - 内权重算法： - wC45：使用C4.5算法来计算内权重值。 - hdeter：输入AFW分类算法中的h值（附属于wAFW）。 - wAFW：利用AFW分类算法计算内权重值。 - 外权重算法： - Wprobe：基于概率的外权重值计算。 - Wdist：根据距离来确定外权重值。 改进后的KNN部分包括以下内容： - KNNwdist：具有内部加权机制下的两向量之间的距离计算。 - KNNWtrain：在给定K值下，利用内外权重进行训练误差的评估。 - KNNWwopt：探索包含内外权重的最佳K值。 - 预计今年6月左右发表相关论文时可以参考使用这些代码。
     
  • 一种改进的Apriori算法在KNN文本分类中的应用方法
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    本研究提出了一种优化版的Apriori算法，并将其应用于KNN文本分类中，以提高分类效率和准确性。该方法通过减少候选规则的数量来改善性能，尤其适用于大数据集。 针对当前机器学习文本分类算法普遍使用的knn、支持向量机以及神经网络等方法中存在的两个问题——未能充分考虑语义关联对文本的影响及文章长度对其词频向量大小的制约，本段落通过结合Apriori算法改进了knn算法，并进行了实验。结果显示，相较于未改进前的方法，该改进后的算法在平均查准率上提升了约10%，而在平均召回率上有大约5%的增长。因此可以得出结论：此方法能够有效提升文本分类的准确性。
     
  • 基于MATLAB的KNN分类器在MNIST手写数字图像分类中的应用
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    本研究利用MATLAB实现K-近邻算法，并应用于MNIST数据库的手写数字识别任务中，探讨其分类效果和优化方法。 该代码实现了一个简单的 k 最近邻（kNN）分类器，用于对 MNIST 手写数字数据集进行分类。 使用方法： 1. 将代码压缩包解压，该项目已包含所有代码和MNIST数据集。 2. 直接在 MATLAB 中运行 `MNIST_classification_accuracy.m` 文件。 3. 程序将从测试集中随机抽取图像，并利用不同的 k 值进行 kNN 分类。 4. 显示图像及对应的分类结果。 原理： 1. 利用训练数据构建 kNN 模型。 2. 对于新输入的测试图像，计算其与所有训练图像之间的汉明距离。 3. 选取距离最近的 k 个训练样本，并统计它们的类别标签。 4. 返回一个众数投票的结果作为分类结果。 结果显示： 程序将显示测试图像及预测类别，可以观察不同 k 值下的分类效果。
     
  • Python中的KNN分类算法代码
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    本简介提供了一个使用Python实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法的具体代码示例。通过简单易懂的步骤展示如何利用Python进行机器学习实践，适用于初学者理解和应用该算法解决基本分类问题。 有几个问题需要特别注意：虽然这里只是简单地实现了KNN算法，但仍需考虑如何选择合适的K值。由于使用的是手动构造的样本数据且数量较少，在这种情况下不宜设置过大的K值，否则在对模型进行验证时可能会产生误差。
     
  • MATLAB中的KNN代码
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    本代码实现了一种基于MATLAB环境下的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法。它通过计算样本之间的距离来预测数据类属，适用于分类任务，简洁高效，易于理解与应用。 简单的K近邻算法用于分类任务，并已经调试完成。代码中添加了详细的注释，方便大家阅读理解。
     
  • KNN算法在鸢尾花数据分类中的应用.zip
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    本项目通过使用Python编程语言实现经典的K-近邻(KNN)算法，并将其应用于著名的鸢尾花(Iris)数据集进行分类分析。展示了如何利用机器学习解决多类别的分类问题，是初学者理解和实践KNN算法的绝佳案例。 机器学习算法之KNN 2. KNN案例：鸢尾花数据分类 使用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对经典的鸢尾花(Iris)数据集进行分类是一个很好的实践案例。通过这个例子，可以深入了解如何利用Python的scikit-learn库实现和应用KNN算法。在这个过程中，我们将探讨如何准备训练数据、选择合适的邻居数量（即参数k）、评估模型性能，并最终达到准确地预测新样本所属类别的目标。 该过程不仅能够帮助学习者理解分类任务的基本概念与步骤，还能够让参与者亲身体验到机器学习方法解决实际问题的能力。通过分析鸢尾花的不同特征值如何影响其种类的判定结果，可以进一步提升对KNN算法特性的认识以及模型优化技巧的应用能力。
     
  • 改进型BP神经网络在心电信号分类中的应用方法
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    本研究探讨了改进型BP（Backpropagation）神经网络技术在心电信号分类中的应用，通过优化算法提高了诊断准确性和效率。 心电信号的准确判别是实现智能心电监测系统诊断的关键。为了提高心电信号分类精度，研究提出了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database中专家标注的心拍进行统计分析，并选择了正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞和右束支传导阻滞心拍作为识别目标。通过主成分分析法提取了25个特征参数，用作样本向量。 实验结果显示，改进的BP神经网络具有较好的分类能力，在整个样本集中的准确率达到了98.4%。该算法不仅收敛速度快，而且分类精度高，有助于更有效地检测和诊断心脏疾病。