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在 R 中使用 k-NN 和分类值
我希望对主要具有分类特征的数据进行分类 为此 欧几里得距离 或任何其他数值假设距离 不适合 我正在寻找 R 的 kNN 实现 其中可以选择不同的距离方法 例如汉明距离 有没有一种方法可以使用常见的 kNN 实现 例如具有不同距离度量函数的
r
Distance
KNN
问:R 中的 KNN——奇怪的行为
有谁知道为什么下面的 KNN R 代码对不同的种子给出不同的预测 这很奇怪 因为 K library class train lt rbind c 0 0626015 0 0530052 0 0530052 0 0496676 0 0530
r
KNN
knn-相同的k,不同的结果
我有一个矩阵ZZ 我跑完之后prcomp并选择了我收到的前 5 台电脑data new P prcomp zz data new P x 1 5 然后我分成训练集和测试集 pca train data new 1 121 pca test
r
KNN
Spark 中的广播 Annoy 对象(对于最近邻居)?
由于 Spark 的 mllib 没有最近邻居功能 我正在尝试使用Annoy https github com spotify annoy为近似最近邻 我尝试广播 Annoy 对象并将其传递给工人 然而 它并没有按预期运行 下面是可重复性的
python
apachespark
PySpark
nearestneighbor
KNN
使用 R 实现具有不同距离度量的 KNN
我正在研究一个数据集 以便比较不同距离度量的效果 我正在使用KNN算法 R中的KNN算法默认使用欧几里德距离 所以我写了自己的一个 我想找到最近邻居和目标之间正确的类标签匹配的数量 我一开始就准备好了资料 然后我调用数据 wdbc n 我选
r
KNN
nearestneighbor
在SURF中使用欧几里德距离
在我的代码中 我根据最近邻距离比过滤好图像 如下所示 for int i 0 i lt min des image rows 1 int matches size i if matches i 0 distance lt 0 6 match
c
opencv
KNN
属性错误:“图形”对象没有属性“节点”
我有以下 python 代码来构建 knn 图 但出现错误 AttributeError Graph 对象没有属性 node 似乎 nx Graph 没有节点属性 但我不知道应该用它替换什么 import networkx as nx de
python
Graph
clustercomputing
networkx
KNN
从距离矩阵开始查找 K 个最近邻
我正在寻找一个接受良好优化的函数n X n距离矩阵并返回n X k矩阵的索引k第 i 行中第 i 个数据点的最近邻居 我发现了无数的不同R可以让您执行 KNN 的软件包 但它们似乎都在同一函数中包含距离计算和排序算法 特别是 对于大多数例程
r
Sorting
matrix
Distance
KNN
当尝试在 R 中运行 kNN 时,我收到由 coercionNAs 引入的错误 NAs?
我正在尝试在数据集上运行 kNN 但我不断收到一些 NA 错误 我已经用尽了堆栈溢出试图找到这个问题的解决方案 我在任何地方都找不到任何有用的东西 这是我正在使用的数据集 https www kaggle com tsiaras uk ro
r
Algorithm
machinelearning
KNN
查找到另一组任意点的范围内的所有点
我有两组点A and B 我想找到所有点B是在一定范围内的r to A 其中一点b in B据说在范围内r to A如果至少有一个点a in A其 欧几里得 距离b等于或小于r 两组点中的每一个都是连贯的点集 它们是根据两个不重叠对象的体素
Algorithm
MATLAB
imageprocessing
KNN
如果 kNN 没有训练阶段,当我们将 .fit() 方法应用于 Scikit-learn 中的 kNN 模型时会发生什么?
由于 kNN 在 RAM 级别处理训练和预测 并且不需要显式的训练过程 那么当拟合 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 这是如果我跳过拟合步骤将会得到的错误 NotFittedError This KNeighb
machinelearning
scikitlearn
KNN
trainingdata
Java 中字符串(非结构化数据)的 K 最近邻实现
我正在寻找 Java 中针对非结构化数据的 K 最近邻算法的实现 我发现了许多数字数据的实现 但是我如何实现它并计算文本 字符串 的欧几里得距离 以下是 double 的一个示例 public static double Euclidean
Java
string
Algorithm
KNN
euclideandistance
K 最近邻算法 [关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 使用 KNN 算法 假设 k 5 现在我尝试通过获取 5 个最近的邻居来对未知对象进行分类 如果确定 4 个最近邻居后 接下来的 2 个
machinelearning
Classification
KNN
Sklearn KNeighborsRegressor 自定义距离度量
我正在使用 KNeighborsRegressor 但我想将它与自定义距离函数一起使用 我的训练集是 pandas DataFrame 如下所示 week day hour minute temp humidity 0 1 9 0 1 1
scikitlearn
Distance
KNN
Metric
np 数组之间的欧氏距离
我有两个 numpy 数组 a 和 b a 和 b 的尺寸相同 a 的尺寸可以与 b 的尺寸不同 例如 a 1 2 5 7 b 3 8 4 7 9 15 有没有一种简单的方法来计算 a 和 b 之间的欧几里得距离 以便这个新数组可以在 k
python
KNN
euclideandistance
R 中的 Caret 和 KNN:预测函数给出错误
我尝试使用 R 中的 caret 包使用简化的 KNN 模型进行预测 它总是给出相同的错误 即使在此处非常简单的可重现示例中也是如此 library caret set seed 1 generate training dataset a
r
rcaret
KNN
SKLearn 中具有类别权重的 KNN [关闭]
Closed 这个问题需要调试细节 help minimal reproducible example 目前不接受答案 是否可以在 SKLearn 中定义 K 最近邻分类器的类权重 我查看了API 但无法解决 我有一个 knn 问题 它的类
scikitlearn
KNN
使用 opencv 3.0 的 cv2 中的 KNN train()
我正在尝试使用 cv2 python 2 7 和 opencv 3 0 运行 k 最近邻 我使用类似的代码复制了相同的错误消息http docs opencv org 3 0 beta doc py tutorials py ml py k
python
OPENCV30
KNN
使用 KNN 分类器进行数字识别之前的预处理
现在我正在尝试使用 OpenCV 创建数字识别系统 WEB上有很多文章和例子 甚至在堆栈溢出 https stackoverflow com questions 9413216 simple digit recognition ocr in
c
opencv
imageprocessing
imagerecognition
KNN
未知标签类型:“连续”
我的团队伙伴 有问题 Avg SessionLength TimeonApp TimeonWebsite LengthofMembership Yearly Amount Spent 0 34 497268 12 655651 39 577
python
pandas
scikitlearn
KNN
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