knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本,用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea
2024-02-29 11:55:39 31KB iris
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数据来源:Kaggle数据集 → 共有1309名乘客数据,其中891是已知存活情况(train.csv),剩下418则是需要进行分析预测的(test.csv) 字段意义: PassengerId: 乘客编号 Survived :存活情况(存活:1 ; 死亡:0) Pclass : 客舱等级 Name : 乘客姓名 Sex : 性别 Age : 年龄 SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数 Parch : 同乘的父母/小孩数 Ticket : 船票编号 Fare : 船票价格 Cabin
2023-12-17 12:58:50 62KB 泰坦尼克号
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KNN算法教学ppt全面 邻近算法,或者说K最邻近(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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法,它能降低KNN算法的计算复杂度,提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分
2023-12-03 11:10:20 4.16MB 数据挖掘
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图像相似度 使用Resnet50+KNN在数据集中查找相似图像以获取新图像。 为了解决curse of dimensionality使用PCA来降低特征的维数。 Resnet50(在imageNet上训练) 在没有toplayer的情况下从keras创建Resnet50,以获取卷积特征(2048维)作为输出,而不是图像分类概率。 为数据集的每个图像提取卷积特征(Feature_size:[number_images,2048])。 KNN(不是分类问题) 将最近邻算法拟合到从数据集中提取的特征 提取测试图像(新)的卷积特征,并计算测试图像与数据集的每个图像之间的距离(image_Similarity)。 PCA 将PCA应用于提取的特征并减小尺寸。 使最近邻算法适合新功能
2023-08-30 14:42:39 11.3MB knn resnet-50 imagesimilarity JupyterNotebook
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本来想免费给的,我自己找了半天才找到资源,要是有些没有积分想要的可以留言给我,我发。本来就不想赚积分,只是这么点数据就要找来找去,很打击学习智能的积极性。下载下来改名字为txt,并且删除最后一行
2023-08-19 23:27:34 35KB python 机器学习
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KNN算法源代码,包括kd树生成、kd树搜索,kNN算法在分类问题中有广泛的应用
2023-06-28 10:55:07 226KB kNN算法 kd树 分类 机器学习
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适合初学者学习位置指纹定位,带数据(测试点坐标和RSSI值),KNN算法,参数可以手动调节,6个AP,100组测试点和指纹数据,图片对比清晰,输出算法平均精度,适合想学习定位算法的初学者和改进算法的学者进行研究改进。
2023-04-19 20:31:42 13KB RSSI定位 位置指纹KNN
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python实现简单的knn算法
2023-04-15 11:09:19 2KB 适合初学者
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说明K-近邻算法的距离公式 。 说明K-近邻算法的超参数K值以及取值问题。 说明K-近邻算法的优缺点。 应用KNeighborsClassifier实现分类。 了解分类算法的评估标准准确率。
2023-04-08 11:25:45 1.79MB 机器学习 KNN算法 python实现 课件
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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。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,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,kNN方法较其他方法更为适合。
2023-03-27 14:28:12 4KB KNN Java
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