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沙龙
1
回答
使用ELKI MiniGUI创建空间
KNN
,用于属性值
的
空间孤立点检测.
、
、
、
、
我很难使用ELKI MiniGUI运行空间异常点检测
算法
。许多
算法
对于数据库中
的
每个对象都需要一个
KNN
列表。似乎首先需要从空间坐标数据库创建
KNN
标签列表,而不包括属性。然后,假设空间孤立点检测
算法
与空间
KNN
的
外部文件一起运行在属性数据库中。 我
的
Java
经验有限,所以我希望在命令行中使用ELKI,并使用MiniGUI为每个任务组装代码。看来,我确实需要一个外部文件,或者缓存
的
数据,其中包含每个
浏览 4
提问于2014-02-04
得票数 1
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1
回答
Knn
算法
在golang中
的
应用
、
用golang编写
KNN
算法
以
java
为例:
浏览 4
提问于2016-05-13
得票数 1
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1
回答
如何在j48
算法
中注入
knn
(IBk)?(weka,
java
)
、
、
我想在weka中编写一个基于j48决策树
的
分类器,它在leafs中使用了另一个分类
算法
。具体地说,我想要
knn
。例如,让我们看一个分类过程:给定一个新实例,我希望使用j48树获得“他
的
”叶子,然后不是返回与该叶子相关联
的
类,而是基于到达该叶子
的
训练集实例,返回
knn
算法
将在该实例上返回
的
分类。所以基本上我想在j48
的
分类方法中注入
knn
算法
。 我正在寻找一种使用weka API在<
浏览 2
提问于2012-04-12
得票数 1
2
回答
sklearn.neighbors.NearestNeighbors -
knn
用于无监督学习?
、
、
从基本理论上看,
knn
是一种有监督
的
算法
,而k-均值是一种无监督
的
算法
。stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)
的
KNN
的
实现。在SkLearn,这个无监督
的
knn
到底是什么版本? 这是
knn
算法</em
浏览 0
提问于2018-07-05
得票数 4
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1
回答
Java
中
的
K-近邻实现
、
我正在寻找用
java
实现
KNN
算法
的
好方法,因为在我
的
论文中,我必须使用不同
的
数据结构对其进行修改。 提前感谢!
浏览 1
提问于2012-06-16
得票数 5
1
回答
在R中调整
knn
中
的
K训练()命令
、
、
我正在尝试使用
knn
算法
进行分类。我
的
问题是如何调整
算法
使用
的
邻居数量?如何在命令中调整此参数?species_
knn
= train(species ~., method= "
knn
", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv',
浏览 2
提问于2018-01-07
得票数 2
1
回答
泡菜懒人
、
、
、
、
由于
Knn
是一个懒惰
的
学习者,需要距离计算,当新
的
数据到达有关培训数据Xtrain。当我打印
knn
_from_pickle时,只显示了传递给KNeighboursClassifier
算法
的
超参数。(saved_model) 而其他
算法
(如高斯朴素Bayes )中
的
腌制对象占用
的
空间是:sys.getsizeof(save
浏览 2
提问于2020-07-06
得票数 1
1
回答
滑雪板中learning_curve函数估计参数
的
值应该是多少?
、
、
、
、
我试着做一个学习曲线,我想使用
的
算法
是
knn
算法
。对此,估计量
的
值应该是多少。它
的
可能值或选项不在文档中(我也不确定它是否应该存在)。ca','thal'] train_size, train_scores, validation_scores = learning_curve(estimator =
KNN
[features], y=dataset[target], train_size
浏览 0
提问于2018-07-03
得票数 0
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1
回答
kNN
-如何根据计算
的
距离在训练矩阵中找到最近
的
邻居
、
、
、
我正在尝试用python实现k-最近邻
算法
。最后,我得到了以下代码。但是,我很难找到最近
的
邻居
的
索引。下面的函数将返回距离矩阵。但是,我需要在features_train (
算法
的
输入矩阵)中获取这些邻居
的
索引。[d]: dist2
kNN
= np.insert(dist2
kNN
, j, dist) dist2
kNN
= dist
浏览 0
提问于2016-10-18
得票数 0
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1
回答
knn
算法
- TypeError: manhattan_dist()缺少1个必需
的
位置参数
、
我
的
knn
算法
python脚本有问题。我用曼哈顿
算法
更改了
算法
中使用
的
度量。所以我写
的
是: def manhattan_dist(self, data1, data2):
浏览 45
提问于2020-10-19
得票数 0
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1
回答
图聚类
算法
在(著名)虹膜数据集上
的
应用
、
、
、
、
我
的
问题涉及图聚类
算法
的
应用。大多数情况下,我看到图形是通过使用数据中
的
节点和边来创建
的
。例如,假设我们有社交媒体数据:数据中
的
每个个体都可以表示为一个节点,而个体之间
的
关系可以表示为边。使用这些信息,我们可以构建一个图,然后在该图上执行图聚类
算法
(例如,Louvain聚类)。 有时,也可以使用点之间
的
距离来绘制图形。点之间
的
距离可以看作是边。例如,在谱聚类
算法
中,从数据中生成一个
KNN</
浏览 5
提问于2020-08-25
得票数 2
2
回答
需要在
KNN
中进行交叉验证
、
我读到在
KNN
算法
中我们需要交叉验证,因为我们从
KNN
的
训练测试中发现
的
K值可能无法对未见数据进行泛化。给出
的
逻辑是,在求K值时使用测试数据集,因此
KNN
-
算法
具有测试数据集
的
信息,因为K是通过测试数据集发现
的
。这和看不见
的
数据不一样。但是是的,K值是从测试数据集中找到
的
,因此我们得到了我们
的
KNN
算法
,但是对测试数据
的
浏览 0
提问于2022-01-09
得票数 0
3
回答
如何在R中安装k近邻
、
曾经有一个名为knnflex
的
包,用于语言R,但在CRAN中不再可用。我已经得到了tar文件,但是我如何在R下安装它呢?还有其他可以支持
knn
.dist或
knn
.predict
的
包吗?
浏览 0
提问于2012-10-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
K-最近
的
邻居-有多少个参考点/特征?
、
、
、
我想使用
KNN
创建一个训练模型(我也会使用其他ML模型),但我只是想知道. 我有大约6个特性,总共有60.000 (6万)个参考点(因此,我每个特性大约有10.000个参考点)。我知道,从计算
的
角度来看,这并不理想(对于像
KNN
这样
的
算法
),所以我应该使用KD-树(或者
KNN
可以用于这几个特征/参考点)吗?因为.。如果我必须计算我
的
测试点和所有参考点之间
的
距离(例如,欧几里得距离,对于多维模型)……我可以想象这需要相当长
的
时
浏览 10
提问于2022-11-10
得票数 0
回答已采纳
3
回答
支持向量机vs K近邻
、
、
我有一个使用
KNN
算法
的
classify.By数据集,我得到了90%
的
准确率,但通过使用支持向量机,我只能获得超过70%
的
准确率。支持向量机不比
KNN
好吗?我知道这可能是愚蠢
的
问题,但是,支持向量机
的
参数是什么,它将给出近乎
KNN
算法
的
近似结果。我在matlab R2008上使用libsvm包。
浏览 1
提问于2013-10-17
得票数 7
回答已采纳
1
回答
如何使用cosine_similarity运行
KNN
?
、
、
我试图使用cosine_similarity运行
KNN
Classifier,但没有成功。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityX
的
形状(150个样本,4个特征):Y
的
形状:我搞错了: ValueError: Expected 2D如何使用
KNN</e
浏览 0
提问于2021-07-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Weka中
的
KNN
算法
在大型数据集上从未完成
、
、
、
、
返回一个关于数据挖掘
的
问题,并在数据挖掘方面与Weka和WekaSharp合作。用决策树J48
算法
和朴素贝叶斯
算法
分别在10 ~ 30 min内完成,取得了良好
的
效果。当我通过
KNN
算法
运行相同
的
数据并且它从未完成分析时,它不会出错,它只是永远运行。我试过所有不同
的
参数,但都没有效果。当我在较小
的
样本数据集(如iris.arff )上运行相同
的
KNN
算法
时,它毫不费力地结束了。下面
浏览 2
提问于2013-11-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
嵌入式平台OpenCV
的
特征检测
、
、
、
、
我正在使用OpenCV库,到目前为止,我使用
的
是包含在OpenCV中
的
特征检测
算法
。 我尝试了不同
的
关键点提取和描述
算法
: SIFT,冲浪,ORB。然后,我尝试使用不同
的
算法
来提取关键点,然后进行描述。第一种方法是采用快速
算法
提取关键点,然后对ORB或SURF进行描述,结果不太好且不存在旋转不变量,然后尝试混合其他
算法
。现在,我得到了最好
的
结果,时间允许使用OR
浏览 2
提问于2016-10-08
得票数 1
1
回答
确定分类问题
的
最佳
算法
、
、
、
我有一个由人口普查数据(年龄、性别、就业类型、种族、教育水平等)组成
的
数据集。我
的
任务是编写一个
算法
来预测数据点(30,男性,白人等)年收入将超过50000美元。到目前为止,我实现了一个运行30小时
的
KNN
算法
,但在测试数据上达到了大约90%
的
准确率。我希望使用SVM
算法
或朴素贝叶斯
算法
或其他任何可能在这里工作
的
东西来实现更高
的
准确性。我正在寻找一种
算法
,它在python中实现起来
浏览 0
提问于2019-05-01
得票数 1
1
回答
从UMAP连通性计算邻接矩阵?
、
、
、
、
从
knn
-图中,我们可以使用以下参数来计算附加矩阵:
knn
= kneighbors_graph(df.values, n_neighbors, metric = metric,
knn
= pd.DataFrame(
knn
, columns =ids, index = ids) 这给出了
KNN
-邻居
的
邻接
浏览 3
提问于2021-10-17
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