近邻第34页

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录

statistics.insight·2022-12-24 03:34

opencv面试题

图像二值化含义：纵轴是像素的个数，左到右是黑色到白色图像平移图像缩放：图像缩放必然会涉及图像插值最近邻插值：如何计算插值点？

weixin_45955767·2022-12-23 23:18

揭开“近朱者赤，近墨者黑”的K最近邻算法（KNN）的面纱

目录前言一、KNN是什么？二、实例引入1.问题描述编辑2.观察图像3.问题引入三、算法原理和核心思想1.算法原理2.核心问题问题1：如何选择K值？问题2：怎样确定数据与数据间的量度？二维空间距离公式（欧氏距离）三维空间距离公式四、实战演示1.计算新样本点与已知样本点的距离2.距离排序编辑3.确定k值4.距离最近的k个点投票结果五、总结分析科技的力量（scikit-learn中的KNN算法）六、展望

WuilMark·2022-12-23 22:53

GNN全局最近邻算法匈牙利算法或 Munkres分配算法的MATLAB实现

Munkres分配算法匈牙利算法是为了求解二分图的最大匹配问题。先介绍匈牙利算法,引用百度百科的说法，匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法。此算法之所以被称作匈牙利算法，是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家DénesKőnig和JenőEgerváry的工作之上创建起来的。匈牙利方法（或Kuhn

west_gege·2022-12-23 20:08

使用ENVI+eCognition面向对象分类（1）

1.HSV变换首先对RGB图像变换HSV颜色空间，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻或双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨

小天Giser·2022-12-23 14:31

Affinity Propagation聚类算法详解

AffinityPropagation简称AP,称之为近邻传播算法，是一种基于图论的聚类算法。

生信修炼手册·2022-12-23 14:59

AP近邻传播算法理解

AP（Affinitypropagation）基于近邻传播的半监督聚类算法。

李滚滚·2022-12-23 14:57

Affinity Propagation: AP聚类算法

(FreyBJ,DueckD.Clusteringbypassingmessagesbetweendatapoints[J].science,2007,315(5814)AP聚类一般翻译为近邻传播

winkake·2022-12-23 14:27

ap聚类算法 matlab代码,AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现

AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现AffinityPropagation(AP)聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。

任得龙·2022-12-23 14:27

近邻传播算法 matlab 代码,用Afinity Propagation(AP)近邻传播算法如何提取曲面边界...

已结贴√问题点数：20回复次数：2用AfinityPropagation(AP)近邻传播算法如何提取曲面边界我现在用K-means算法已经求得了聚类的中心点，之前我是用V图的方法实现的，现在想用AP聚类算法提取出曲面的边界

klose141·2022-12-23 14:27

Affinity propagation 近邻传播算法

近邻传播算法是一种基于代表点的聚类方法，它会同时考虑所有数据点都是潜在的代表点，通过结点之间的信息传递，最后得到高质量的聚类。

少林达摩祖师·2022-12-23 14:26

AP近邻传播聚类算法(Affinity Propagation)程序

参考链接最近看了聚类传播算法，对于AffinityPropagation算法，大家可以参考以下链接，个人推荐的阅读顺序是：AffinityPropagation:AP聚类算法：先简要了解一下大概的流程；浅谈AP聚类算法-matlab：与论文一起阅读这篇博客；另外，论文可以去本博客下方的GitHub链接上下载；AP聚类算法使用详解（scikit-learn）：以较少的内容进行概括总结。算法缺点：虽然

沉迷游戏的鱼·2022-12-23 14:25

数据挖掘——AP聚类算法学习

潘多拉星系·2022-12-23 14:24

近邻传播 Affinity Propagation(AP) 聚类算法原理及实现

1.概述机器学习中AP(AffinityPropagation)通常被称为近邻传播算法或者密切度传播或类同传播算法，由Frey与Dueck于2007年在Science首次提出。

scott198510·2022-12-23 13:22

视频特征提取常用范式总结

=2，实现时间维度的下采样)+3Davgpooling，得到视频的全局表征使用帧级别的图像特征+序列模型：使用2D卷积神经网络提取帧图像特征使用3D卷积神经网络提取帧图像特征(使每帧的图像特征考虑到了近邻帧的特征

AmibitionWei·2022-12-23 12:40

机器学习python的api笔记

已经使用的软件numpypandasMatplotlibtablesjutypersklearn1.K近邻算法加入Scikit-learn工具安装scikit-learn需要Numpy,Scipy等库包含内容分类

夏高木杉·2022-12-23 09:50

论文《Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender》

拿点击/未点击作为反馈通常会有位置偏差（positionbias）和近邻偏差（neighboringbias），不过论文对于消偏的处理比较简单

巴拉巴拉朵·2022-12-23 07:01

【转发】相似性度量学习及其在计算机视觉中的应用

模式识别和机器学习中的许多方法，如K近邻、K均值、RBF-SVM等，均涉及到了相似度或距离的计算，而相似度（距离度量）的好坏对这些方法的性能产生重要

weixin_40039645·2022-12-23 07:59

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（2）线性分类器及最优化

K近邻算法可以进行分裂，但存在不足之处：（1）分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的。

Naruto_Q·2022-12-23 06:03

pcl kd-tree查找近邻点

目录1.查询最近的k个点2.查询所有的在范围r内近邻点调用区别：intresult=kd_tree.nearestKSearch(search_pt,k,pt_idx_search,pt_sqr_dis

Mr.Q·2022-12-22 23:31

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NNDay7，我们学习了K最近邻算法

机器学习算法与Python实战·2022-12-22 22:37

如何使用CNN进行物体识别和分类_如何利用CNN实现图像识别的任务？

输入层读入经过规则化(统一大小)的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用

weixin_39747399·2022-12-22 19:45

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网

月疯·2022-12-22 12:23

数字图像处理学习（1）——图像插值Python代码实现

数字图像处理学习（1）——图像插值Python代码实现1.图像插值（ImageInterpolation）2.最近邻插值法2.1最近邻插值法2.2最近邻插值法（Python代码实现——图像缩小）2.3运行结果示例

不堪沉沦·2022-12-22 12:36

python KNN分类算法使用鸢尾花数据集实战

KNN分类算法，又叫K近邻算法，它概念极其简单，但效果又很优秀。

showswoller·2022-12-21 21:57

基于图像的三维重建——特征点检测与匹配(2)

尺度不变特征变换算法(SIFT)加速稳健特征算法（SURF)Harris角点特征提取算子加速分割测试特征提取(FAST)特征点检测算子(ORB）二、特征匹配匹配策略蛮力匹配（BruteForceMatching)快速最近邻

伴君·2022-12-21 15:23

机器学习四 KNN算法

k-NearestNeighbor算法,也叫K最近邻算法K近邻算法KNN就是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中通俗地讲

屿anglersking＇s THU·2022-12-21 12:42

基于 KNN 和人体关键点的动作分类 - Pose classification

1.介绍1.1KNN最近邻(k-NearestNeighbors，KNN)算法是一种分类算法，

炼丹狮·2022-12-21 09:39

Opencv(C++)笔记--图像的resize方法

1--近邻算法代码#include#includeusingnamespacecv;//近邻算法voidxresize(Mat&src,Mat&des,Sizesize){des.create(size

憨豆的小泰迪·2022-12-21 09:29

Python分类模型实战（KNN、逻辑回归、决策树、SVM）调优调参，评估模型——综合项目

目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集

Pandas_007·2022-12-21 09:56

【转】opencv中的resize 函数的理解以及引申

一、什么是resize函数：resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数；opencv提供五种方法供选择分别是：a.最近邻插值——INTER_NEAREST；b.线性插值——INTER_LINEAR

Xzavier阿威VVVV·2022-12-21 09:53

漂亮男孩不说谎·2022-12-21 07:46

点云数据下的KD-tree

点云数据下的KD-tree检索数据结构构建KD-tree最近邻检索KD-tree简称K维树，是一种空间划分的数据结构。常被用于高维空间中的搜索，比如范围搜索和最近邻搜索。

又菜又爱玩_·2022-12-21 07:43

机器学习和数据挖掘推荐书单及简介

《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法

asdasdasdasasd1111·2022-12-21 07:13

297个机器学习彩图知识点（8）

1.最近邻分类器2.随机森林3.随机变量4.随机搜索5.召回率6.标量7.PCA8.灵敏度9.S型激活函数10.轮廓系数11.辛普森悖论12.松弛变量13.Softmax激活函数14.Softmax归一化

冷冻工厂·2022-12-21 07:10

(三分钟)学会kd-tree 激光SLAM点云搜索常见

Kd-tree常用在激光点云编程中使用，Kd-tree简称k维树，是一种空间划分的数据结构，常被用于高维空间中的搜索，比如范围搜索和最近邻搜索。

whu_hy·2022-12-21 07:40

python导入knn库_day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

得陇而望蜀者·2022-12-20 21:18

python导入鸢尾花数据集_python KNN算法实现鸢尾花数据集分类

一、knn算法描述1.基本概述knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下：一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

weixin_39976153·2022-12-20 20:13

K-means聚类算法第4关：评估聚类效果

畜牧当道·2022-12-20 19:59

KNN算法预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来表示用户是否购买项目实战代码+数据

K近邻算法通过计算被分类对象与训练集对象之间的距离，确定其k个临近点，然后使用这k个临近点中最多的分类作为分类结果。如上图，当K=3时，它会被分类为ClassB。

数学是算法的灵魂·2022-12-20 17:17

k近邻算法_k最近邻分类算法(KNN)的原理及其实现

1.算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别核心思想：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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极少量

weixin_39913628·2022-12-20 15:45

KNN(k-NearestNeighbor) K最近邻分类算法

文章目录1.介绍2.流程3.优点4.缺点5.K的取值6.总结7.KNNvsK-Means8.笔试题相关9.参考资料1.介绍邻近算法，或者说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

甲壳剑齿鸟·2022-12-20 15:44

KNN（K-Nearest Neighbor）k个最近邻分类算法思想及原理

KNN算法思想：一个样本决定分类时，依靠其最近的K样本的分类结果，来确定该样本的分类结果。这就引出了KNN算法的三要素：K值选择、距离度量标准、分类决策规则。距离度量标准：KNN算法的距离度量标准常用的二维空间度量，即欧式距离：距离度量在p维空间的距离公式为：当p=1时，成为曼哈顿距离：当p=2时，为欧式距离。当p=无穷大时：KNN算法一般都用欧式距离，但其他度量距离也可使用。K值选择：K值的选择

蓝翔厨师长·2022-12-20 15:12

kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法

原博客链接一、KNN算法概述#邻近算法，或者说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。

Lazy mode·2022-12-20 15:08

KNN最近邻分类算法

如题所示，该算法简称KNN，采用的方法是最近邻，目的是分类。KNN算法概述在已有数据集中已将数据分为n类，那么如果此时再进来一个新的数据如何给他分类呢？

东东咚咚东·2022-12-20 15:08

基于规则的分类(顺序覆盖算法)及最近邻分类器(KNN算法)

顺序覆盖算法的步骤顺序覆盖算法的目标是提取一个分类规则，该规则覆盖训练集中大量正例，没有或仅覆盖少量反例。整个过程包含以下四个步骤：规则增长规则评估停止准则规则剪枝顺序覆盖算法的第一步——规则增长一般到特殊（通常采用的策略）从初始规则r:{}→y开始反复加入合取项，得到更特殊的规则，直到不能再加入特殊到一般（适用于小样本情况）随机地选择一个正例作为初始规则反复删除合取项，得到更一般的规则，直到不能

.叹服·2022-12-20 15:37

HenrySmale·2022-12-20 14:51

那些可以预测未来的方法们（未完，不必看）

目录1.K最近邻（k-nearestneighbours,KNN)算法1.1基本原理1.2应用实例1.3预测未来-回归1.4遗留问题2.最小二乘（LeastSquare,LS)2.1线性最小二乘2.1.1

橙橙小狸猫·2022-12-20 13:25

机器学习课堂笔记-1

目录课程概述机器学习定义机器学习应用与发展机器学习常用术语课程概述期末60+平时40回归算法、神经网络分类、聚类算法、降维算法机器学习学习流程图如下：1.回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯K-近邻决策树

Cole～～·2022-12-20 12:37

统计学习方法 | K 近邻法

预测新实例对应的标注信息分类问题：对新的实例，根据与之相邻的K个训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测回归问题：对新的实例，根据与之相邻的K个训练实例的标签，通过均值计算进行预测2.算法3.误差率二.三要素1.模型K近邻法不具有显性的学习

奔跑的蜗牛君666·2022-12-20 09:23

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