knn 相关问题

在模式识别中，k近邻（k-NN）是用于基于一组已经分类的示例对示例进行分类的分类算法。算法：通过其邻居的多数投票对案例进行分类，案例被分配给由距离函数测量的其K个最近邻居中最常见的类。如果K = 1，则将该情况简单地分配给其最近邻居的类。

我是学习者。我正在研究互联网上的“人类活动识别”数据集。它有563个变量，最后一个变量是必须预测的类变量“Activity”。我是 ...

r classification knn predictive

回答 1 投票 0

我正在玩欧几里德距离度量的不同实现，我注意到我得到了Scipy，纯Python和Java的不同结果。这是我如何计算距离......

java python scipy knn euclidean-distance

回答 1 投票 7

我有一个目标阵列A，它代表NCEP再分析数据中的等压压力水平。我也有一个压力，在这个压力下，云被观察为一个很长的时间序列，B。我正在寻找的是......

python python-3.x vectorization knn nearest-neighbor

回答 1 投票 3

我试图写一个for语句来找到KNN中的最佳值k。不幸的是，我现在尝试了几次我的代码片段，但似乎它没有计算出正确的值。你呢 ...

r for-loop knn rscript

回答 1 投票 0

我正试图在python中从头开始实现KNN。所有函数都正常工作，直到我进入main（）函数import csv import random import import operator with open（'iris.csv'，'r'）...

python python-3.x knn

回答 1 投票 -1

我正在尝试使用knn3方法运行带有train（）函数的knn：model_KNN

r data-modeling r-caret knn

回答 1 投票 -1

我正在研究数据集，以便比较不同距离指标的影响。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......

r knn nearest-neighbor

回答 1 投票 1