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在SkLearn，这个无监督的knn到底是什么版本？如果是的话，它是如何被无监督的，因为根据定义，knn是受监督的？
如果不
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
回答已采纳
1回答
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
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。[:, 36].values
y_pred =kn
浏览 45提问于2020-10-19得票数 0
回答已采纳
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=train_sizes, cv=5, scoring
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
回答已采纳
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。, query_house)) for i in range(k,len(feature_matrix)):[d]: dist2kNN = np.inse
浏览 0提问于2016-10-18得票数 0
回答已采纳
2回答
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，但是对测试数据的测试是在不知道测试数据的情况下进行的，而且是的，我们从中选择了K，但是不管我们是否选择了k，KNN给出了对测试数据的这种盲的准确性
浏览 0提问于2022-01-09得票数 0
1回答
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.。我知道其他(监督) ML算法可能更有效，但KNN只是我将要使用的算法之一。
浏览 10提问于2022-11-10得票数 0
回答已采纳
1回答
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)。我的问题是:假设我们采用著名的Iris数据，并删除响应变量(“物
浏览 5提问于2020-08-25得票数 2
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。但是，使用MiniGUI，我只能创建或实现外部文件: 1)三角距离矩阵；2) KNN距离顺序，它似乎将对象本身作为KNN<
浏览 4提问于2014-02-04得票数 1
回答已采纳
3回答
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
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。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。下面是KNN参数的设置："-K 1 -W 0 -A \"weka.core.neighboursearch.KDTree -A \"weka.core.EuclideanDista
浏览 2提问于2013-11-26得票数 2
回答已采纳
1回答
确定分类问题的最佳算法
、、、
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。我正在寻找一种算法，它在python中实现起来相对简单(大约和KNN一样难)，并且很可能达到很好的准确性。如果KNN是最好的选择，那么为了进行比较，哪种算法最容易实现？
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-邻居的邻接矩阵？同样，我们如
浏览 3提问于2021-10-17得票数 1
我试图使用cosine_similarity运行KNN Classifier，但没有成功。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10, metric如何使用KNN Classifier在这个数据集(x有4个特性)上运行cosine_similarity？
浏览 0提问于2021-07-03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。
浏览 2提问于2016-10-08得票数 1
3回答
我想优化KNN。支持向量机( SVM )、射频( RF )和神经网络(XGboost)有很多种，而KNN则很少。但是还需要测试哪些参数呢？有好文章吗？
浏览 4提问于2017-05-01得票数 0
回答已采纳
由于kNN在内存级别处理训练和预测，并且不需要显式的训练过程，因此当拟合knn模型时到底会发生什么？我认为这一步与训练模型有关。谢谢。 如果我跳过拟合步骤，这是我将得到的错误。city_development_index"]].valuesknn</e
浏览 104提问于2020-12-28得票数 2
回答已采纳
有一种方法可以将k近邻模型转换为tflite？我知道'.pb不保存数据集值，只存储图形和变量
浏览 2提问于2019-05-10得票数 2
回答已采纳
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号